嵌入式人體步態(tài)自動識別系統(tǒng)

0 引言
早期的醫(yī)學(xué)研究指出：人的步態(tài)中有24種不同的成分，如果把這24種成分都考慮到，則步態(tài)是為個體所特有的。有關(guān)研究人員近些年來通過對人的步態(tài)分析，已經(jīng)得出了在步態(tài)視頻序列中含有人的身份信息，因此進(jìn)行步態(tài)識別也是一種非常重要的生物識別技術(shù)。步態(tài)識別是近年來越來越多的研究者所關(guān)注的一種較新的生物認(rèn)證技術(shù)，它是通過人的走路方式來識別人的身份?；诓綉B(tài)的身份認(rèn)證識別技術(shù)相對于其它生物識別技術(shù)有如下優(yōu)點(diǎn)：遠(yuǎn)距離識別、識別對象的被動性、不易被隱藏、不易被察覺、應(yīng)用領(lǐng)域廣闊等，步態(tài)識別技術(shù)最近已經(jīng)備受關(guān)注，并且已經(jīng)取得了一些初步成果。如美國國防部研究項(xiàng)目署(DARPA)2000年的重大項(xiàng)目一HID(human identification at adistance)計劃，其目的就是開發(fā)多模態(tài)視覺監(jiān)控技術(shù)以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下人物的檢測、分類和識別。中科院自動化研究所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室近年也開始了對步態(tài)識別的研究，而且創(chuàng)建了NLPR步態(tài)數(shù)據(jù)庫。
雖然步態(tài)識別是一個新興的研究領(lǐng)域，但是近年來已經(jīng)涌現(xiàn)出了一些嘗試性的工作。最早提出步態(tài)識別算法的是Niyogi與Adelson等人。Cunado和Nixon等人提出了一種基于模型的特征提取分析方法，VHT(velocity hough transform)。Kale等人將行人的外輪廓寬度作為圖像特征，提出了一種依賴于角度的識別方法。而Johnson和Bobick提出了一種不依賴于角度的步態(tài)識別算法。Sarkar等人提出了步態(tài)識別的基線算法。Lee等人提出了一種基于步態(tài)外形的表達(dá)方法，其具體做法是先將人體的各個部分映射到幾個橢圓組成的模型上，然后用其質(zhì)心位置和離心率作為步態(tài)特征來進(jìn)行步態(tài)識別。Wang等人提出了一種簡單有效的、基于人體運(yùn)動輪廓的識別算法。值得注意的是，步態(tài)識別的研究尚處于初級階段，表現(xiàn)在：a．實(shí)驗(yàn)都是在特定的環(huán)境下進(jìn)行的，比如相對簡單固定的背景，人相對于攝像機(jī)側(cè)面行走，攝像機(jī)固定不動等；b．算法的評估都是在小樣本數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行的，而且數(shù)據(jù)庫也不規(guī)范。
迄今為止，針對步態(tài)識別所進(jìn)行的研究幾乎全部是基于PC機(jī)的，而在許多情況下，卻需要非PC機(jī)環(huán)境，所以研究基于嵌入式平臺的步態(tài)識別系統(tǒng)，具有一定的工程意義。本系統(tǒng)的功能是對采集到的步態(tài)視頻序列進(jìn)行圖像處理，得到視頻序列中的人體步態(tài)信息，再由步態(tài)算法根據(jù)所得到的步態(tài)信息進(jìn)行步態(tài)識別。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
本嵌入式自動步態(tài)識別系統(tǒng)主要包括CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、嵌入式系統(tǒng)、顯示屏等。其中最為核心的是嵌入式系統(tǒng)部分，它包括Renesas 32位嵌入式芯片SH7709S、存儲器、外圍電路、鍵盤、鼠標(biāo)等。主要完成視頻序列信號的預(yù)處理、處理、步態(tài)識別、顯示輸出等功能。該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

2 步態(tài)識別的基本原理
2．1 雙目立體視覺
雙目立體視覺是今年來在圖像測量領(lǐng)域發(fā)展起來的一種新技術(shù)，與單目視覺相比，雙目視覺有以下優(yōu)點(diǎn)：可以獲得單目視覺中所沒有的視差或者深度信息；當(dāng)場景中有遮擋發(fā)生時，雙目立體視覺可以很好地處理遮擋。因?yàn)椴綉B(tài)識別的場景難免存在遮擋，為了更好地從各個方向獲得步態(tài)視頻序列，從而能夠?yàn)檫M(jìn)行正確的步態(tài)識別作出鋪墊，所以采用雙目立體視覺來獲取人體步態(tài)視頻序列。
在本實(shí)驗(yàn)中，兩個CCD攝像機(jī)分別固定在一個三角架的兩邊，組成雙目立體視覺。