基于步态的步态能量图识别提出了一种基于左右手周期的远距离身份识别算法。将一个完整的步态序列周期划分别提取三个步态能量图。一个基于左手周期，一个基于右手周期，一个基于完整的步态能量图的信息。左手周期就是一个人物在行走的过程中左手和右脚抬起放回，这一系列的动作刚刚是一个完整的步态周期的一半，这是一个过程称为左手周期。对应的右手和右脚的抬起放回这个过程称为右手周期。在计算出这三个的步态能量图的时候，基于这三个步态能量图进行步态的识别。人物的步态信息一定是在一个左手周期或者右手周期内，所以在识别的时候首先同时进行左手和右手周期的识别。如果目标是要识别的人物，那么基于步态能量图的步态识别一定在左手或者右手周期内。在进行的左右手周期的判定后，在进行整体的步态能量图的识别，用来增加步态识别的过程中，识别的准确性。最后使用近邻算法进行步态特征分类。在CASIA步态数据库上对该算法进行实验，并且和总体的步态序列周期的步态识别进行了比较。本次实验采用的实验结果表明，求均值得到的步态能量图能很好的屏蔽了取各个步态状态的时候产生的噪声，抑制了随机噪声的产生。在进行的左右手周期的识别后，能够提高识别的准确性。
[主题词] 步态能量图；步态识别；步态信息；左手周期；右手周期
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