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步态识别在生物识别中研究日益增多。目前对步态的识别研究大都是考虑单一条件下步态的识别率,但在穿外套、背包等混合条件下识别率较低,该文分析了人体行走时步态的时序特征,提出一种4层的双尺度多信息融合的动态贝叶斯网络。模型中每个时间片都为整体信息即大尺度信息和局部细节信息即小尺度信息的融合。此模型能很好地表达步态的时序特性,即步态行走时人体姿态,运动幅度等特征的节奏性变化。实验结果表明该方法有较高的识别率,能有机地融合步态的整体信息及局部细节信息,并且在有轮廓噪声及信息缺失的情况下有较好的鲁棒性,大大降低了外套及背包对步态识别的影响。 相似文献
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H.264编码标准的提出极大地推动了视频网络的传输和应用。其在保留以往视频编码标准的基础上引入了很多新技术,这些特点为H.264错误隐藏提出了新的挑战。本文重点介绍H.264/AVC提供的新的差错控制方法及错误隐藏技术。 相似文献
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