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Research on gait-based human identification

机译：基于步态的人类识别研究

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Gait recognition refers to automatic identification of individual based on his/her style of walking. This paper proposes a gait recognition method based on Continuous Hidden Markov Model with Mixture of Gaussians(G-CHMM). First, we initialize a Gaussian mix model for training image sequence with K-means algorithm, then train the HMM parameters using a Baum-Welch algorithm. These gait feature sequences can be trained and obtain a Continuous HMM for every person, therefore, the 7 key frames and the obtained HMM can represent each person's gait sequence. Finally, the recognition is achieved by Front algorithm. The experiments made on CASIA gait databases obtain comparatively high correction identification ratio and comparatively strong robustness for variety of bodily angle.
机译：步态识别是指根据个人的行走方式自动识别。提出了一种基于连续高斯混合隐马尔可夫模型的步态识别方法。首先，我们使用K-means算法初始化用于训练图像序列的高斯混合模型，然后使用Baum-Welch算法训练HMM参数。可以训练这些步态特征序列并为每个人获得连续HMM，因此，这7个关键帧和获得的HMM可以代表每个人的步态序列。最后，通过Front算法实现识别。在CASIA步态数据库上进行的实验针对各种体角获得了较高的校正识别率和较强的鲁棒性。

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