步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较

程汝珍1,2

1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098)

2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098)

E-mail：chengruzhen@https://www.sodocs.net/doc/b511355286.html,

摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。

关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较

中图分类号：TP391.4

1.引言

步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。

步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。

步态识别部分

图1 步态自动识别系统框图

Fig1 the framework of gait automatic recognition system

步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

图2 步态识别的一般框架

Fig2 the general framework of gait recognition

步态识别比已有的诸如指纹、视网膜扫描和面像识别等生物识别方法有显著的优势[7]：对图像分辨率要求不高；步态可以通过远距离的摄像机捕获,因此和其他生物测量方法相比,步态是唯一不受距离影响的生物特征；此外,步态还具有非接触性、难以伪装、受环境影响小等特征[5]，不要求人停下来被扫描或拍照，对像在机场和城市交通干道等区域中诸如人、车辆等快速移动的研究对象步态识别技术尤其重要。而且，当别的生物识别技术识别不清时步态仍然可用，在智能监控系统的实际应用中，要获得解析度足够高的人脸或者虹膜信息，要实现非接触式的远距离身份识别是很困难的；而步态信息此时仍是可感知的[1]。

然而，与指纹或虹膜不同，人的步态是高度改变的，它的唯一性是有限的[5]。由于人的行走姿势受各种因素的影响，在不同环境条件下行走姿势有或多或少的变化，因此步态识别的计算较复杂，识别的准确度还不够高，目前准确性远低于第一代身份识别技术。

在生命力学、人体运动学、心理物理学和物理医学研究领域[8],研究者对人走路的形态进行大量有益的尝试性工作，应用领域包括：步态病理学检测、受伤人员的康复、运动成绩的提高和基于人类工程学的运动器械及办公设备的设计。

步态识别技术的未来应用不可能仅限于生物特征方面[9]，还可用于医学推断[10]，法医推断（犯罪分析现场），甚至可能用于动画片和电影行业。也可应用于诊断抑郁症和谎话检测。在诸如监视、访问控制，雷达系统[9]和聪明的界面，城市场景或自动驾驶中的驾驶支持等的许多应用领域，未来步态识别技术的需求仍不断增长[11]。

尽管步态识别是一个新的研究领域, 近年来也已涌现出一些尝试性的研究[12]。最早识别行人的方法也许是由Niyogi 与Adelso 提出的[13]。Cunado 等[14]将大腿建模为链接的钟摆,并从其倾斜角度信号的频率分量中获取步态特征。Little 与Boyd[15]从光流图像中获取频率和相位特征来识别个人。Murase 与Sakai[16]提出了一种时空相关匹配的方法用于区别不同的步态, Huang 等[17]通过增加正则分析扩展了他们的工作。近来,Shutler等[18]提出了一种基于时间矩的统计步态识别算法;Hayfron- Acquach[19]使用广义对称性算子进行步态识别;Johnson 与Bobick[20]在步态中使用了静态身体参数; Yam 等[21]尝试利用跑步行为进行人的识别。马里兰大学的C.BenAbdelkader 等用步态序列自相似图( SSP) 来提取步态特性[22],南安普顿大学的J.P.Foster 等提出采用区域度量的方法解决识别步态问题[23], 麻省理工学院的L.Lee 等用轮廓各部分的矩特征来分析步态[24], 而CMU 的Robert T. Collins 等则直接利用身体轮廓信息识别步态[25], 代表性的是英国的南安普敦大学所做的工作[26]。中科院自动所是国内最早开始步态识别研究的, 并提出了一种简单有效的自步态识别算法, 而且拥有相对较低的计算代价[27]。

在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。大多数关于步态识别的论文中仅仅讨论步态识别的某种具体的方法，为了使读者对当前步态识别研究有个全面的了解，为了给步态识别勾勒出一幅整体的图画，有必要将这些方法进行分类。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。

2步态识别方法的分类

下面我们将系统地勾勒出已经提出的步态识别方法的分类法，并且为每种分类法给出了一些例子，分析了各类方法的优缺点。在这篇论文中我们总共提出了步态识别方法的六种分类法，这些分类方法只是从不同角度进行划分，国内外提出的某种具体步态识别方法可能同时属于几个类型。

2.1 基于SFM的方法与基于运动的方法

基于SFM(丛运动推断出结构)的方法试图通过跟踪特定的点集复原人的结构，从而识别身体的运动或动作。然而，因为在三维中跟踪身体部位很长时间仍然是计算机视觉的挑战，而且重建结构是算法很复杂，基于SFM的方法的有效性仍然有限。

基于运动的识别方法表示了身体的运动模式，没有考虑它的底层结构，这类方法由于没有重建结构，算法复杂度较低。可细分为两类主要方法：一种将人的运动表示成姿态/外形的序列（也就是离散数），即状态-空间方法；另一种表示了由人的运动连续性产生的时空分布特征，即时空方法。

（1）状态-空间方法将步态看成由一系列的身体姿态组成，且通过考虑与那些静止姿态有关的观测值的时间变量来识别步态[28]。[8]提供了一个运用艾真空间图像来区分不同的步态的模板匹配方法。他们用主要部件分析(PCA)将运动的人的二维轮廓描述进低维的特征空间。在这个空间中单个人的步态被表示成（轮廓的）一个簇，通过确定是否所有输入的轮廓都属于这个簇进行步态识别。为识别而降低的特征空间称为艾真空间，然后在艾真空间中使用一些监督模式分类技术（在这个例子中是k-最近邻居规则）。[29]使用了一种相似的技术，用一种结合了艾真空间转换(EST)和正则空间转换(CST)的统计学方法，对空间模板的特征抽出进行规范分析，从而用步态识别人。

（2）时空方法表示了由运动的连续性产生的时空分布特征[28]。通过对图片中运动的人观测得到的整个三维时空(XYT)的数据集来表现动作或运动的特征。

例如这个数据集可以由人的灰度模式图像片断，光学流图片或二维轮廓组成。因此这个数据集就被处理成“大”向量，典型地，通过将这个向量描述成低维的特征向量且运用这个空间中的标准模式分类技术而对运动进行识别。可能最早的识别行走的人的方法是Niyogi和Adelson[13]提出的，他们利用曲线匹配“蛇”来抽取行人的步态时空模式从而识别不同的行人。Little和Boyd[15]使用行人的光学流信息中得到的频率和间隔特征，从而用步态来识别人。最近，Shutler等[18]将时间的时刻引入统计学步态识别方法，Chiraz Ben Abdelkadery等[8]用运动的人的图片自相似情形来识别单个人的步态。最近的某些四维模型的方法[14]也含有时间维，这些也是时空方法。

2.2基于整体/基于序列/基于外观/无模型的方法与基于特征/基于模型的方法

现在的步态识别方法可以分成两个主要的类：基于整体/基于序列/基于外观/无模型（这几个词虽然在某些文献中也提到过，但这几个词一直都没有同时出现在同一篇文献中，导致

读者可能以为它们是不同的类别，但细细分析后就会发现其实它们的含义是相同的）的方法与基于特征/基于模型（这两个词含义也相同，原因同上）的方法。因为模型匹配涉及图片所以很难，大多数方法都属于第一类。

2.2.1 基于整体/基于序列/基于外观/无模型的方法

这些方法通过从行人的图片序列中产生的时空模式的分析表示步态，没有结构复原。它又可细分为很多类方法，比较有代表性的几类方法介绍如下。

（1）基于运动的形状分析

例如，[15]描述了含有一组从高密度的光学流分布的动差中获得的运动特征的形状。[30]选择侧面影像的外部轮廓作为他们的特征向量。[28]提供了一个基于Procrustes形状分析方法的自动步态识别算法。Procrustes形状分析意指两个形状相似性的分析。) （2）对称分析

例如，[19]描述了基于分析人运动的对称的自动步态识别的方法，这种方法利用了综合平衡算子。这个算子不依赖形状的边界，也不依赖总体形状，而是由它们的对称的性质找出特征的位置。)

（3）密集光学流

密度光学流技术用光学流的相关状态形成特征向量从而创建签名[19]，将光学流作为分离手段的运动检测[11,15,17]。基本观点是检测有给定形状或共同特征的斑点（像有相似的光学流值的颜色一样）和在后续帧中跟踪它们的运动。）

（4）图片自相似

Jonah McBride等[31]将步态自相似作为一种识别方法。这种方法通过直接比较图片完全抛弃了分段。每张图片通过差别的简单计算与别的图片比较。简单的图片差别可以提供关节运动中有意义的自相似的表示。Chiraz BenAbdelkade等[8]使用艾真空间中步态的自相似。他们主张走路的人的二维动态被译成由人的图片序列的成对的图片相似点组成的二维图。通过序列中的每个图片对计算相似性图。

（5）结合规范分析和艾真空间[11]

Ping S. Huang等[32]提出了一种统计学方法，这种方法为得到空间模板特征转换将艾真空间转换(EST)和正则空间转换(CST)结合起来，结果显示空间模板、水平流模板和水平垂直流模板比步态识别垂直流模板更好。

（6）Cyclograms分析法

YingLiang Ma等[33]提出了一种用Cyclogram进行步态识别和验证的统计学方法。用图片减法和边缘检测及大腿和下肢旋转角抽取身体轮廓。Cyclogram是作为大腿角与膝盖角的比较而产生的，用非均匀B样条曲线匹配。

无模型的方法的优势是这类方法不关联对象，它是整体的方法，因此检测人步态的方法不需修改也可以用于动物等的步态[7]。在不精确的背景分离和速度变化等情况下，基于外观的方法做得很好。然而，这些方法不能适应衣服[34]和照明的强烈改变[26]。用这类方法抽取的特征包含形状信息，这是应该在步态识别中避免的。然而，基于模型的方法可能获得强健的特征抽出[26]。

2.2.2基于特征/基于模型的方法

使用边界、线、边缘或光学流的基于模型的方法依赖特征抽出过程的可靠性[32]。为了复原步态力学的特征，这类方法使用人的形状（结构）或运动模型，例如步幅尺度和关节角

度运动学。我们将分三个部分介绍基于模型的方法：二维模型，三维模型，四维模型。

(1) 在二维模型中，两个步态的比较是通过一系列二维特征向量实现的，例如二维棍状模型[13]、互联的钟摆模型[14]、两步五链两足人类运动模型[26]。

(2)在三维模型中，两个步态的比较是通过三维时空特征向量(XYT)的计算进行的。

Raquel Urtasun等[34]提出了一种步态分析方法，这种方法依赖三维时间运动模型与同步视频序列的匹配。这些模型使我们不仅可以跟踪还可以复原运动参数，可以用来识别人和描述他们的类型特征。这类方法闭塞且对运动方向的变化不敏感。Yu Ohara等[35]提出了使用无定向的图片传感器和分析时空量的三维频率特性的方法。

行走是个复杂的动态活动。好的步态识别的人的模型应该是简单却广泛到足以获取多数步行者的动态，而且在跟踪序列中适应不同的人[2]。诸如三维变换模型的复杂的人模型，在进行有效的人的跟踪时并不实用。

(3)四维模型由于极其复杂，研究得极少。这类方法可以进一步细分成两类：第一类含有人的结构的三个维和时间维[20]，例如，Amos Y等[15]是靠走路活动中在从多个视角的静态身体参数的复原来识别人，其中用到了时间维；第二类含四个特征维，例如：Chiraz Ben Abdelkader等[36]提供了一种在单眼低分辨率视频中通过估计人的身高和步态的一步参数自动识别人的方法，其中一步参数（步长和节奏）是身高、体重和性别的函数。

基于模型的方法与别的方法相比有几个优势[33]。第一，基于模型的方法可以为走和跑提供一致的模型，不需参数选择[13,37]。第二，他们提供大腿角和膝盖角的精确抽出。第三，这些方法在小实验数据库上已经获得良好的结果[17]，有助于理解步态的本质和描述。模型也可以更好地处理闭塞和噪声，提供直接从模型参数获得步态签名的能力。最后，他们也有利于减少需要表示的维度[7]。

由于必要的复杂的匹配和搜索产生的代价很高，实现基于模型的方法的缺点是计算代价。前述基于模型的方法所建立的典型模型事实上并不完善,因为完整的步态模型应该涉及到步态产生机制所有主要环节，这势必导致待定参数的急剧增加，尽管这是局限性，不过随着计算机硬件运算和存储能力的迅猛提高,结合基因遗传等寻优搜索算法,这一设想具备可实现性，尤其在非实时应用中，多数算法实现中可以获得有效的改进，这有助于减少计算代价。

2.3基于HMM的方法与模板匹配方法

（1）模板匹配方法

从直觉上看, 通过步态来识别人依赖研究对象的侧影的变化方式。依据这一个假设, [32]在通过步态识别人时使用了空间模板和三种类型的时间模板。首先，每个原始步态序列分别转换成四种模板序列，在这个过程中，从每个原始序列中抽取出空间模板和三种类型的时间模板。第二步，受训模板训练后再通过EST和CST投影到个体标准空间中；第三步,投影后，测试模板就可在标准空间中识别出来。关于模板的详细讨论见[32]

用步态识别人涉及不同的人执行同一任务且模板匹配方法适合这样的问题[30]。[8]就是模板匹配方法。模板匹配方法易受噪声和运动期间的变量的影响。

（2）基于HMM的方法

对于人类的活动或行为识别，大多数研究都是用基于HMM（隐含马尔可夫模型）的方法，HMM的方法与模板匹配方法相对。

从一个姿态到另一个姿态有一个马尔可夫依赖[38]。步态循环可以看成双随机过程，在这个双随机过程中隐含过程用姿态的变换表示，可观察到的是特定姿态时产生的图片。隐含

马尔可夫模型(HMM)最适合描述这样的情况。基于HMM的方法健壮性较强。关于HMM 的详细的讨论和它们的应用见[39]。在[40]中，离散的HMM用于识别乒乓球的不同击打。但是与不同活动的轨迹相比，不同人执行同一动作的特征轨迹倾向于相互之间有很大的相似性。由于数据库中的噪声和结构上相似的人，前述的动作识别方法如果直接用到人的步态识别中几乎必然失败。为了提高算法健壮性，[11, 13,26, 30,38, 41]都用连续的基于HMM的方法。

2.4单人跟踪方法与人群（或称多人）跟踪方法

多数步态识别方法是为单人跟踪设计的，算法复杂性相对较低。实时分离和跟踪多人很具有挑战性，却是视频监视中重要的问题。人群（或称多人）跟踪方法算法复杂性很高，研究得也极少，它们不仅可用于多人跟踪，当然也可用于单人跟踪，甚至能区分人和车等不同类型的实体。

[42]提出一种用多台相机视频监视系统进行实时多人跟踪的方法。他们的视频监视系统可以自动监测运动物体，将运动物体分成语义类，例如车和人；用Kalman过滤器保持对每个人的跟踪，为每个被跟踪的人指定唯一的标记；依靠这种方法，人们可以随意进入和离开现场。诸如轮廓合并的反常的事件可以被很好的处理，当一群人分开时独立的人可以被正确地跟踪。[43]设计了一个表示所有步行者的外观的分离模型，他们称这个模型为步行者多人模型。他们选择用能代表人群的训练集的平均的轮廓表示所有步行者的轮廓。男性和女性步行者的轮廓外观有一些姿态上的不同，因此训练序列需要含有相等数量的男性和女性。2.5 视角不变的方法与任意视角的方法

在人与相机平行地行走时获得图片的情况下（即平面像），步态识别算法效果最好，这时的视角就是侧面视角(被称为正则视角)。然而，“从任意视角点识别人”对智能环境的知觉界面、隐蔽安全防卫和访问控制等不同的任务都是一项重要的任务。因此开发怎样可以在简单然而精确地从别的任意视角产生侧面视角的方法是重要的[44]。

有两种任意视角步态识别的方法。

（1）第一种也是最普遍的解决这个问题的办法涉及估计人的三维模型[17,18]，这种方法可以产生必需的正则视角。这个问题要求解决从运动中求出结构(SFM)或者立体结构重建的问题，众所周知这很困难。

（2）第二种是利用已存在的基于外观的数据，综合行人的正则视角，从而可以识别不同视角下的步态。整个过程是在二维中进行的，然而三维结构隐含地起了作用。这类方法不需要复原三维模型，较简单。

这又可细分为两类方法

I）虚拟正则视角

Shakhnarovich等[45]从一组单眼相机照片计算了基于图片的可见的船体，然后将这个船体用于提出的跟踪和识别。

II）跨角度的映射函数

Bobick和Johnson [46]中，两组活动特定的静态和一步参数是从不同的人中抽取的。计算了每组参数混合的预期值，用于指导在不同获得图片的条件下的参数的选择（即户内与户外，侧面视角与某个特定视角，等）。跨角度的映射函数用来说明观察方向的变化。一步参数组（这比静态参数组小）能表明对观察方向的较大弹性，用这样的小参数组的表示在大数据库

中可能获得高识别率。[30, 36, 44,45,47]表明如果人离相机足够远，用单相机从别的任意视角综合得到正则视角是可能的。

2.6 按该方法能否识别异常行走模式分类

多数步态识别方法是为有规律的走路模式设计的。[48]提供了在运动规律和约束水平低时识别人走路运动的一种方法，用统计学距离的增加的生物机制特征分类规则确定未知的运动是否维持正常的行走模式，他们定义了“运动类型”，它由动态规律性和任意约束作为参数：运动类型=动态规律性+约束。

3 步态识别技术的局限性和发展趋势

与别的广泛应用的诸如面像和指纹等生物特征技术相比，步态识别还处在婴儿期。这是因为存在的方法通常是在一些简化的假设下提出的，假设行人运动方向与固定的相机正面平行且背景相对比较简单。而且因为缺乏大小合适的通用步态数据库，性能估计通常也是在小数据库上进行。未来的工作重点在于创建具有一定规模的评估数据库、提高系统的评估方法、按照科学的方法观察影响性能的关键因素、开发潜在的人体模型的静态参数特征以及关节角度的动态特征等[5]。

1)建立更准确反映人体运动的模型[6]

前述基于模型的方法所建立的典型模型事实上并不完善,因为完整的步态模型应该涉及到步态产生机制所有主要环节。其中,小腿和脚踝应该是两个重要的环节。因此,所建立的模型应该包含体现小腿的移动和脚裸的旋转的特征方程组,这势必导致待定参数的急剧增加。不过随着计算机硬件运算和存储能力的迅猛提高,结合基因遗传等寻优搜索算法,这一设想具备可实现性。

2) 步态特征与其他生物特征识别相结合[6]

最为普遍的识别方法就是利用单一、复杂的算法来处理各种可能的情况。事实上,单一的方法处理图像中所发生的各类情况(姿势变化、光照变化、背景或者运动噪音干扰、表情变化等)是非常不容易的。模式识别的理论表明:依据不同样本初始条件和判别准则建立起来的不同分类器,针对其研究分类对象各有优缺点,某种分类器可能仅仅对于某种特殊的情况处理要优于其他类型分类器,而且不同分类器误判所产生的错误分类并不重合。因此,针对同一研究对象,采用依据不同准则建立的多种分类器,再依据数据融合理论,对各分类器的输出结果进行组合,从而形成融合判决,可以实质上提高系统的整体性能。

3) 建立三维人体模型[6]

使用多摄像机多角度监视,实现立体空间的步态识别不论基于模型或是基于统计特征,前述步态识别分析方法都基于二维的模型或统计特征。步态作为人所具有的生物特征,准确的描述原本应该在三维空间中进行,显然在成像投影过程中损失了大量的有效信息。因此,通过对人体运动所涉及的各个环境进行3维建模,结合多视角、多侧面监视投影,其识别的精确性将得到较大幅度的提高。

4) 建立大范围的步态特征数据库[6]

当前步态数据库的建立受到客观条件的约束,一般局限于几个至几十个人,这样算法的适应性和实用性都会受到影响。建立大范围的步态特征数据库,是基于步态特征的生物识别技术能够顺利应用于机场、广场、重要政府部门等人流量大的场合的必备条件。此外,对于步态识别算法的评估、验证显而易见也会起重要作用,也是算法实用化的前提。

4结论

步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，在最近的文献中已经有许多研究尝试并提出了许多步态识别的某种具体的方法。本文提出了步态识别的六类分类法，且初步分析了每类方法的适用范围和优缺点，给步态识别方法勾勒出一幅整体的图画，使读者较为全面了解步态识别技术现状。与别的广泛应用的诸如面像和指纹等生物特征技术相比，步态识别还处在婴儿期，未来的工作重点在于创建具有一定规模的评估数据库、提高系统的评估方法、按照科学的方法观察影响性能的关键因素、开发潜在的人体模型的静态参数特征以及关节角度的动态特征等。

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Classification Of Gait Recognition Approaches And Comparison of Each Kind Of Approaches

Cheng Ruzhen 1, 2

1 College of Computers & Information Engineering, Hohai University Nanjing, 210098, China

2 State Key Laboratory Of Hydrology-Water Resource And Hydraulic Engineering, Nanjing,

210098, China

Abstract

Gait recognition is a very newly arisen research area in biometrics which is aimed at identifying the human according to the walking ways of individuals. Gait recognition mainly analysis and process the video sequences of the human movements. The key techniques involved include video processing, picture processing and pattern identification. The course of gait recognition can be divided into three steps: characteristics abstraction, characteristics processing, identification and classification. There have been some research attempts in the recent literatures and many detailed approaches for gait recognition have been proposed. But so far, there is still no paper to classify gait recognition approaches. This paper proposed six classification methods of gait recognition approaches, what’s more, the paper principally compared the application scope and advantages and disadvantages of each kind of gait recognition approaches in order to make the readers get some knowledge of the overall present conditions of gait recognition.

Keywords: gait recognition; classification; application scope; advantages and disadvantages; Comparison

作者简介：程汝珍，女，1980年生，硕士研究生，主要研究方向为智能信息处理。

【CN110070029A】一种步态识别方法及装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910309192.7 (22)申请日 2019.04.17 (71)申请人 北京易达图灵科技有限公司 地址 100013 北京市朝阳区安定门外大街1 号1幢9层905室 (72)发明人 袁飞　华仁红　马向军　孙文凤　 (74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 王庆龙　苗晓静 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/46(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种步态识别方法及装置 (57)摘要 本发明实施例提供一种步态识别方法及装 置。方法包括：获取待识别视频中任一行人对应 的人体关键点特征向量序列；将人体关键点特征 向量序列输入至目标神经网络，根据目标神经网 络的输出结果，识别人体关键点特征向量序列对 应的行人身份；其中，目标神经网络是根据带有 行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行 训练后得到的。本发明实施例提供的方法及装 置，通过获取待识别视频中任一行人对应的人体 关键点特征向量序列，并将该序列输入至目标神 经网络，根据目标神经网络的输出结果，识别该 序列对应的行人身份。通过充分利用人体关键点 特征，自学习人体的步态特征，大大提高了步态 识别的鲁棒性和准确性，并且，对硬件的要求较 低， 便于实际应用。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110070029 A 2019.07.30 C N 110070029 A

权　利　要　求　书1/2页CN 110070029 A 1.一种步态识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，根据所述目标神经网络的输出结果，识别所述人体关键点特征向量序列对应的行人身份； 其中，所述目标神经网络是根据带有行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行训练后得到的。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列，包括： 获取待识别视频，所述待识别视频中包括若干个行人； 对所述待识别视频进行采样，得到多帧图像并组成采样图像序列； 将所述采样图像序列输入至人体关键点检测模型，得到所述待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，之前还包括： 获取多个样本视频和每一样本视频中每一行人对应的行人身份标签，并获取每一样本视频中每一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将每一行人对应的人体关键点特征向量序列和行人身份标签的组合作为一个训练样本，得到多个训练样本并组成训练集； 通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为所述目标神经网络。 5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为候选神经网络； 多次调整所述神经网络的结构，每调整一次则重复执行训练过程以得到对应的候选神经网络，并从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络，包括： 从所述多个候选神经网络中，选择损失值小于第二预设阈值的若干个候选神经网络； 基于验证集对所述若干个候选神经网络中的每一候选神经网络进行验证，得到每一候选神经网络的准确率，并将准确率最高的候选神经网络作为所述目标神经网络。 7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络为长短期记忆网络。 8.一种步态识别装置，其特征在于，包括： 2

食品分析方法的分类

食品分析方法的分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感官 器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。

（4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。 感官分析法虽然简便、实用且多数情况下不受鉴定地点的限制。但也存在明显缺陷，由于感官分析是以经过培训的评价员的感觉作为一种“仪器”来测定食品的质量特性或鉴别产品之间的差异，因此判断的准确性与检验者的感觉器官的明锐程度和实践经验密切相关。同时检验者的主观因素（如健康状况、生活习惯、文化素养、情绪等），以及环境条件(如光线、声响等)都会对鉴定结果产生一定的影响。另外，感官检验的结果大多情况下只能用于比较性的用词（优、良、中、劣等）表示或用文字表述，很难给出食品品质优劣程度的确切数字。 2.理化分析法根据测定原理、操作方法等的不同，梨花分析又可分为物理分析法、化学分析法和仪器分析法三类。 （1）物理分析法通过对被测食品的某些物理性如温度、密度、折射率、旋光度、沸点、透明度的的测定，可间接求出食品中某种成分的含量，进而判断被检食品的纯度和品质。物理分析法简便、实用，在实际工作中应用广泛。

判别分析-四种方法

第六章 判别分析 §6.1 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法，其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。例如在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型；在市场预测中，根据以往调查所得的种种指标，判别下季度产品是畅销、平常或滞销；在地质勘探中，根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代，由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿，是铜矿或铁矿等；在油田开发中，根据钻井的电测或化验数据，判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层；在农林害虫预报中，根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常； 在体育运动中，判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等；在医疗诊断中，根据某人多种体验指标（如体温、血压、白血球等）来判别此人是有病还是无病。总之，在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说，一批给定样品要划分的类型事先并不知道，正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此，判别分析和聚类分析往往联合起来使用，例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类，当总体分类不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体的所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别时所处理的变量方法不同，有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 §6.2 距离判别法 基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组（类）的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。 距离判别法，对各类（或总体）的分布，并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体（或称两类）G 1、G 2，从第一个总体中抽取n 1个样品，从第二个总体中抽取n 2个样品，每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品，实测指标值为),,(1'=p x x X ，问X 应判归为哪一类？ 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离，分别记为),(1G X D 和),(2G X D ，按距离最近准则

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

步态识别论文

课程论文 步态识别 学号： 班级：通信122 姓名：楚舒琦

目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4) 二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正

一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。

预测方法的分类

预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

统计分析分类以及SPSS分析方法

统计分析分类以及SPSS分析方法 一、统计分析内容的分类 人类对客观事物的理解是多种多样的，这些理解能够是企业生产的规模，能够是企业生产机器的稳定性，能够是一个地区的教学质量，能 够是市场经济的规律，也能够是一个时期的经济形势或环境等等。撇 开这些形形色色的形式内容，人们对客观事物的理解从目的来看可分 为表面理解和本质理解两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对 客观事物的理解称之为统计分析内容。表面理解就是对客观事物表面 特征的理解；本质理解是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客 观事物表面特征的本质特征的理解。同样，与统计分析内容相对应的 统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方 法的使用上，形式内容的理解与统计分析方法的关联不大，反而是在 统计分析内容理解（对客观事物表面理解和本质理解）上，分析方法 的使用差别较大，所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内 容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面理解在SPSS中主要对 应于样本理解，目的是理解样本所代表的具体事物的特征（当然样本 的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质理解则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它 从样本出发，但又超越样本），所以本质理解能够认为就是对变量的 理解。统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、 由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。统计 分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面，也是人们对客 观事物理解的两个过程，但它们能够是相互独立的。因为人类出于理 解目的的需要能够只理解客观事物的表面，也能够只理解客观事物的 规律。 （一）表面理解

基于计算机视觉步态识别系统的方法研究

第21卷第4期湖　北　工　业　大　学　学　报2006年08月 V ol.21N o.4　Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程　琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究 程　琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘　要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维 系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1　步态识别系统组成 步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视 觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2　基于视觉的步态分析 步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是 以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3　步态识别方法分类 当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运 动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].

步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.sodocs.net/doc/b511355286.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。 关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较 中图分类号：TP391.4 1.引言 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。 步态识别部分 图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

1.1分析方法分类

一、分析方法的分类 1.定性分析和定量分析 定性分析的任务是鉴定物质是由哪些元素或化合物所组成的； 定量分析的任务则是测定物质中有关组成的含量。建材行业中最常用的是定量分析。 2.常量分析，半微量分析、微量分析、超微量分析 根据试样的用量及操作方法不同，可分为常量、半微量和微量分析、超微量分析。 各种分析操作时的试样用量如下表所示。 各种分析方法的试样用量 方法试样质量（mg）试样体积（ml）常量分析 >100 >10 半微量分析 10-100 1-10 微量分析 0.1-10 0.01-1 超微量分析 <0.1 <0.01 在无机定性化学分析中，一般采用半微量操作法，而在经典定量化学分析中，一般采用常量操作法。另外，根据被测组分的质量分数，通常又粗略分为常量(大于1％)、微量(0．01％~1％)和痕量(小于0．01％)成分的分析。 3.例行分析、快速分析和仲裁分析 例行分析是指一般化验室日常生产中的分析，又叫常规分析。 快速分析是例行分析的一种，主要用于生产过程的控制。 例如水泥厂的炉前快速分析，要求在尽量短的时间内报出结果，分析误差一般允许较大。 仲裁分析是不同单位对分析结果有争议时，要求有关单位用指定的方法进行准确的分析，以判断分析结果的准确性。在仲裁分析时，推确度是主要矛盾。 4.化学分析和仪器分析 以物质的化学反应为基础的分析方法称为化学分析法。化学分析历史悠久，是分析化学的基础，所以又称为经典化学分析法。主要的化学分析方法有两种： (1)重量分析法； (2)滴定分析法(容量分析法)。

以物质的物理和物理化学性质为基础的分轿方法称为物理和物理化学分析法。由于这类方法都需要较特殊的仪器，故一般又称为仪器分析法。仪器分析法有： 光学分析法、电化学分析法、色谱分析法、质诺分析法和放射化学分析法等。在建材分析中常用的仪器分析(1)分光光度法(比色法)；(2)原子吸收分光光度法：(3)荧光光谱分析。

步态识别论文

课程论文 步态识别 学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦 目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4)

二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正

一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。

SPSS操作方法：判别分析例题

为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 5

贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis 判别分析对话框如图1所示： 图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。 从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。 选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框 4、选择分析方法 ?Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默 认）。本例选择此项。 ?Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。

食品分析方法的分类

食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感 官器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。 （4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。

调查研究方法具体分类

调查研究方法 1 调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 2 观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。 3 实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 4 文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。 5 实证研究法

判别分析-四种方法

第六章 判别分析 § 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法，其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。例如在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型；在市场预测中，根据以往调查所得的种种指标，判别下季度产品是畅销、平常或滞销；在地质勘探中，根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代，由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿，是铜矿或铁矿等；在油田开发中，根据钻井的电测或化验数据，判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层；在农林害虫预报中，根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常； 在体育运动中，判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等；在医疗诊断中，根据某人多种体验指标（如体温、血压、白血球等）来判别此人是有病还是无病。总之，在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说，一批给定样品要划分的类型事先并不知道，正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此，判别分析和聚类分析往往联合起来使用，例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类，当总体分类不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体的所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别时所处理的变量方法不同，有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 § 距离判别法 基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组（类）的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。 距离判别法，对各类（或总体）的分布，并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体（或称两类）G 1、G 2，从第一个总体中抽取n 1个样品，从第二个总体中抽取n 2个样品，每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品，实测指标值为),,(1'=p x x X ，问X 应判归为哪一类 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离，分别记为),(1G X D 和),(2G X D ，按距离最近准则

常用数据分析方法分类介绍(注明来源)

常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。