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一种基于热红外步态的夜间行人识别方法，包括训练热红外步态视频图像步骤和识别热红外步态视频图像步骤，其特征在于，所述训练热红外步态视频图像的步骤如下：步骤S1：输入热红外步态视频图像；建立灰度模型步骤S2：对热红外步态视频序列中图像的每个像素的灰度分布用自适应更新的混合高斯模型近似逼近，实现对整个热红外步态图像的像素灰度分布建模；运动目标粗检测步骤S3：利用热红外图像像素分布模型，对整幅热红外步态视频图像中的热红外运动目标进行粗检测，获取热红外步态视频图像像素二值分类结果；后处理步骤S4：对二值分类结果进行后处理去除无关噪声信号，得到二值化热红外行人步态前景图像，通过计算获取人行走序列中一个周期的热红外步态剪影；步骤S5：利用热红外步态剪影图像的时空运动特点和人体形信息，判断当前剪影帧是否属于一个周期内的热红外步态剪影，如果是，则执行步骤S6；如果不属于一个周期的热红外步态剪影，则执行步骤S7；步骤S6：对热红外步态剪影图像尺寸进行归一化，累加归一化的热红外步态视频序列中有效步态剪影，返回步骤S2；计算平均灰度图步骤S7：对一个周期的热红外步态剪影人体形信息进行平均灰度图计算，获取热红外步态特征；步骤S8：接收热红外步态进入训练集步态库；所述识别热红外步态视频图像步骤如下：步骤1：对待识别热红外步态视频图像执行与训练热红外步态视频图像的步骤中相同的建立灰度模型步骤、运动目标粗检测步骤、后处理步骤、计算平均灰度图步骤；步骤2：将待识别热红外步态平均灰度图信息作为步态特征，和训练集步态库一起输入最近邻分类器，使最近邻分类器基于步态信息对行人身份进行识别。 |
