[发明专利]基于区域特征分析的步态周期检测方法

权利要求书

1.一种基于区域特征分析的步态周期检测方法，包括行人目标轮廓的获取和步态周期检测；其特征是：所述的行人目标轮廓的获取的方法为，首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后计算各像素点在逐帧中的中值，作为整个序列的背景图像，最后采用背景减除法提取人体目标，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素；所述的步态周期检测是将步态周期分析问题转化为单帧的图形区域特征分析问题，即根据每帧中图形区域的特征变化情况来分析步态的周期，从第一次出现局部极值到第三次再出现局部极值即为一个步态周期；所述的图形区域特征是每帧中图形区域的拟合椭圆；所述的拟合椭圆是人体区域具有相同的二阶空间矩的椭圆的长、短轴以及离心率，根据与图形区域具有相同的二阶空间矩的椭圆的长、短轴、离心率来观测步态的周期性，

区域的二阶空间矩有三个，分别表示为二阶行矩μ_rr、二阶列矩μ_cc和二阶混合矩μ_rc，定义如下：

μrr=1AΣ(r,c)∈R(r-r‾)2]]>

μcc=1AΣ(r,c)∈R(c-c‾)2]]>

μrc=1AΣ(r,c)∈R(r-r‾)(c-c‾)]]>

A表示区域的固有面积，为区域R质心的横坐标，为区域R质心的纵坐标；μ_rr表示偏离行均值的行变差，μ_cc表示偏离列均值的列变差，μ_rc表示偏离中心的行列变差，它们不随二维形状的平移和尺度变化而变化，

如果区域R为椭圆，其中心位于原点，则R表示为：

R＝{(r，c)|dr²+2erc+fc²≤1}

则椭圆方程的系数d、e和f与二阶矩μ_rr、μ_cc和μ_rc之间的关系为：

deef=14(μrrμcc-μrc2)μcc-μrc-μrcμrr]]>

有了椭圆方程的系数d、e和f，确定椭圆长、短轴及其方向，由于椭圆方程系数与二阶矩μ_rr、μ_cc和μ_rc具有上述关系，因此由μ_rr、μ_cc和μ_rc确定椭圆的长、短轴及其方向。