基于步态识别的煤矿井下人员身份识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810936703.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2018-08-16
申请人：
中国矿业大学（北京）

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于步态识别的煤矿井下人员身份识别方法
申请号	CN201810936703.3	申请日期	2018-08-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-18	公开/公告号	CN109241870A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国矿业大学（北京）	申请人地址	北京市海淀区学院路丁11号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国矿业大学（北京）	当前权利人	中国矿业大学（北京）
发明人	刘晓阳;靖薇
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于步态识别的煤矿井下人员身份识别方法，该方法对采集的煤矿井下步态图像进行预处理，得到高维步态图像向量，运用自适应的度量方式，设置邻域权值矩阵，构造目标函数，优化目标函数，用最佳投影矩阵将测试集数据投影到低维特征分类空间，实现对高维空间数据样本点的维数约简和步态特征提取；在识别时，将待识别步态图像序列输入K‑NN分类器，实现对步态图像的分类识别监测。该方法受照度影响小，能较好地判定各高维数据点所在子空间的局部信息和类别信息，识别率高，稳定性好，能为煤矿井下人员位置自动化监测、人员身份自动化识别等提供可靠信息。

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