基于多特征属性的多类别Bagging步态识别方法[发明专利]

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专利名称：基于多特征属性的多类别Bagging步态识别方法专利类型：发明专利发明人：杨新武,翟飞,杨跃伟申请号：CN201210134185.6申请日：20120428公开号：CN102663374A公开日：20120912

摘要：基于多步态特征属性的多类别Bagging步态识别方法，属于模式识别技术领域。该方法用最近邻分类器作为弱分类器，在基于小波包分解和完全主成分分析后的20个步态属性特征集合上，通过将两类属性Bagging方法扩展到多类别来构建集成分类器，进行步态身份鉴别。该方法的步骤包括：预处理、特征提取，最后用最近邻分类原理与MCAB算法相结合的方法对测试样本进行归类。本发明首次采用融合WPD和(2D)PCA方法来提取并选择步态特征，解决已有基于小波变换的步态识别方法中高频分量丢失或简单采用全部数据所致维数过大问题，具有更高的识别率和视角变化鲁棒性。

申请人：北京工业大学

地址：100124 北京市朝阳区平乐园100号

国籍：CN

代理机构：北京思海天达知识产权代理有限公司

代理人：刘萍

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