場在（X，y)處的縱向分量。如圖2所示為各個(gè)光流 場光流縱向分量的代數(shù)和T(t)的周期變化圖，從圖2中曲線可以看出明顯的周期變化，兩 個(gè)相鄰波峰或波谷之間的圖像序列代表一個(gè)步態(tài)周期的步態(tài)輪廓圖像序列?？梢娙嗽谛凶?過程中步態(tài)會呈現(xiàn)周期性變化，這種周期性變化也表現(xiàn)為步態(tài)光流場中光流縱向分量的周 期性變化。
[0139] S3、選定步態(tài)輪廓圖像序列中的多個(gè)步態(tài)周期，然后將步態(tài)輪廓圖像序列中多個(gè) 步態(tài)周期下的各個(gè)光流場相疊加，得到每個(gè)個(gè)體的步態(tài)光流圖；通過本步驟得到的每個(gè)個(gè) 體的步態(tài)光流圖F (X，y)為：
[0141] 其中X，y分別表示步態(tài)光流圖F(x, y)的列號和行號；fT(x, y, t)表示步態(tài)輪廓圖 像序列中選定的第T個(gè)步態(tài)周期內(nèi)第t幀與第t+Ι幀圖像形成的光流場，1表示步態(tài)輪廓圖 像序列中選定的每個(gè)步態(tài)周期內(nèi)圖像的總幀數(shù)，L為步態(tài)輪廓圖像序列中選定的步態(tài)周期 T的總數(shù)。如圖3a至3e所示為每個(gè)個(gè)體步態(tài)輪廓圖像序列重心歸一化后通過本步驟獲取 到的步態(tài)光流圖。其中3a至3e分別表示步態(tài)光流場分解距離精度從小到大變化過程中所 形成的逐步細(xì)化后的步態(tài)光流圖。圖中每一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的光流矢量是所有相鄰兩幀圖像形成 的光流橫向分量和縱向分量矢量和的矢量和，從圖中光流矢量的密度分布可以得出，圖3a 相當(dāng)于把個(gè)體所有的運(yùn)動方向和大小信息映射到一個(gè)點(diǎn)上，隨著步態(tài)光流場分解距離精度 越來越高，光流矢量形成的輪廓越來越能反映行走過程中的運(yùn)動特點(diǎn)，步態(tài)光流圖很好的 表達(dá)了運(yùn)動過程中尤其是四肢的運(yùn)動信息，而上半身軀干等相對靜止部分的信息得到了抑 制。步態(tài)光流場分解距離精度即為步態(tài)光流場的列號總數(shù)和行號總數(shù)的數(shù)量，列號總數(shù)和 行號總數(shù)越多，則分解距離精度就越高。
[0142] S4、針對每個(gè)個(gè)體的步態(tài)光流圖提取以下步態(tài)特征向量：步態(tài)光流圖行光流橫向 分量和向量、步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量、步態(tài)光流圖列光流橫向分量和向量以及 步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量；其中本步驟中每個(gè)個(gè)體的步態(tài)光流圖提取的步態(tài)特征 向量如下，其中
[0143] 步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量為ru，其中ru (h)為：
[0145] 步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量為：rv，其中rv(h)為：
[0147] 步態(tài)光流圖列光流橫向分量和向量為cu，其中CU(W)為：
[0149] 步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量為cv，其中cv(w)為：
[0151] 其中h表示每個(gè)個(gè)體的步態(tài)光流圖的行號，h = 1，2, ···，H，H表示行號總數(shù);w表 示每個(gè)個(gè)體的步態(tài)光流圖的列號，w = 1，2,…，W，W表示列號總數(shù)；其中u表示步態(tài)光流圖 光流橫向分量，V表示步態(tài)光流圖光流縱向分量；I (u, h, w)表示步態(tài)光流圖在行號、列號分 別為h、w處的光流橫向分量，I (V, h, w)表示步態(tài)光流圖在行、列號分別為h、w處的光流縱 向分量。
[0152] 步驟中根據(jù)對稱性的原理，均只取其取值為正的分量，本步驟中獲取到的上述四 個(gè)步態(tài)特征向量如圖4a至4d所示。
[0153] S5、建立步態(tài)數(shù)據(jù)庫：根據(jù)步驟Sl至S4獲取到訓(xùn)練集多個(gè)訓(xùn)練個(gè)體的步態(tài)光流圖 的步態(tài)特征向量，并且存儲于步態(tài)數(shù)據(jù)庫中；本步驟中，建立步態(tài)數(shù)據(jù)庫時(shí)具體操作步驟如 下：
[0154] Step 1、首先對訓(xùn)練集X中的各個(gè)訓(xùn)練個(gè)體的步態(tài)輪廓圖像序列進(jìn)行重心歸一化 處理，將重心歸一化處理后的步態(tài)輪廓圖像序列進(jìn)行步驟Sl至S3的處理，獲取到各訓(xùn)練個(gè) 體的步態(tài)光流圖F l j (X，y);其中訓(xùn)練集X中訓(xùn)練個(gè)體總數(shù)為I，其中各訓(xùn)練個(gè)體i的步態(tài)光 流圖的數(shù)目為J1, i = 1，2, 3, ...，I，步態(tài)光流圖Flj (X，y)表示的是各訓(xùn)練個(gè)體i的第j個(gè) 步態(tài)光流圖，其中j = 1，2, 3，...，J1;訓(xùn)練集X總共獲取到步態(tài)光流圖的總數(shù)N為：
[0156] Step 2、根據(jù)步驟S4提取各訓(xùn)練個(gè)體i對應(yīng)J1個(gè)步態(tài)光流圖的以下四個(gè)步態(tài)特 征向量：步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量、步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量、步態(tài)光流 圖列光流橫向分量和向量以及步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量，并且分別將上述J 1個(gè)步 態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量、J1個(gè)步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量、J1個(gè)步態(tài)光流 圖列光流橫向分量和向量以及Ji個(gè)步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量形成行數(shù)為J i的矩
[0158] rUlj分別表示各訓(xùn)練個(gè)體i第j個(gè)步態(tài)光流圖對應(yīng)的步態(tài)光流圖行光流橫向分量 和向量；
[0160] rVlj分別表示各訓(xùn)練個(gè)體i第j個(gè)步態(tài)光流圖對應(yīng)的步態(tài)光流圖行光流縱向分量 和向量；
[0162] CUlj分別表示各訓(xùn)練個(gè)體i第j個(gè)步態(tài)光流圖對應(yīng)的步態(tài)光流圖列光流橫向分量 和向量；
[0164] CVlj分別表示各訓(xùn)練個(gè)體i第j個(gè)步態(tài)光流圖對應(yīng)的步態(tài)光流圖列光流縱向分量 和向量；
[0165] Step 3、分別求取矩陣
的平均值，以分別得到各訓(xùn)練 個(gè)體i步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量平均向量、步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向 量平均向量^V、步態(tài)光流圖列光流橫向分量和向量平均向量以及步態(tài)光流圖列光流 縱向分量和向量平均向量，其中：

[0170] Step 4 :獲取到訓(xùn)練集X的總體平均向量：
[0171] 步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量總平均向量：
[0173] 步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量總平均向量：
[0175] 步態(tài)光流圖列光流橫向分量和向量總平均向量：
[0177] 步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量總平均向量：
[0179] Step 5、將訓(xùn)練集的各訓(xùn)練個(gè)體i的步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量平均 向量《if、步態(tài)光流圖行光流縱向分量和向量平均向量if、步態(tài)光流圖列光流橫向 分量和向量平均向量1^以及步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量平均向量分別對 應(yīng)減去訓(xùn)練集X的步態(tài)光流圖行光流橫向分量和向量總平均向量M'步態(tài)光流圖行光 流縱向分量和向量總平均向量M'步態(tài)光流圖列光流橫向分量和向量總平均向量M? 以及步態(tài)光流圖列光流縱向分量和向量總平均向量M'將上述所形成的差值向量即
作為行向量，i = 1，2, 3,. . .，I，形成一 個(gè)I行的矩陣:?:
[0181] Step 6、計(jì)算;f T叉的特征值λ和對應(yīng)的特征向量0并將特征向量單位化，得到 單位化后的特征向量右
[0183] 根據(jù)的特征值λ的值按從大到小的順序?qū)ο鄳?yīng)單位化后的特征向量-排 序，選取前^1維度的特征向量組合成？〇4的投影子空間匕。，，^\匕。：，^\11滿足如 下關(guān)系：
[0185] q表示組成投影空間時(shí)選取的維度，Q表示特征向量的總維度；
[0186] St印7、求出各訓(xùn)練個(gè)體i的四個(gè)特征向量分別在投影子空間PpJu，PpJ v，Ppca'
求出各訓(xùn) 練個(gè)體i分別在投影子空間PpJu，PpJv，P pJu，PpJ1T
的投影值
求出訓(xùn)練集X分別在投影子空間PpJ u，PpJv，PpJu，P p: 下對應(yīng)的 M?，M"，M' Mev的投影值 P 二 P/v，PM?，PMev;
[0187] Step 8、計(jì)算各訓(xùn)練個(gè)體i的類內(nèi)散布矩陣
和訓(xùn)練集X總的 類內(nèi)散布矩陣s's's's，

[0196] Step 9、計(jì)算訓(xùn)練集X總的類間散布矩陣

[0201] Step 10、求解訓(xùn)練集X總的類內(nèi)散布矩陣S?，S' Seu，SlP類間散布矩陣
廣義特征值Λ lda和特征向量Z lda:
[0206] 按廣義特征值Λ lda從大到小的順序?qū)ο鄳?yīng)的特征向量Z lda排序，保留Z lda的前I-I 個(gè)特征向量組成線性最佳分類子空間Pla/U，Pla/V，P lad' Pla廠；
[0207] St印 11、由投影子空間 Ppca?，Ppca' Ppca' PpcaCT和 P la/u，Pla/' Plad' P1Jv組合得 到步態(tài)數(shù)據(jù)庫中最終的步態(tài)特征投影子空間：
[0212] St印12、將St印5獲取到的差值向量
- Mev分別對應(yīng)投影到步態(tài)數(shù)據(jù)庫中建立的四個(gè)投影子空間P?，P' P' P'得到：
[0217] S6、通過步驟Sl至S4獲取到測試集測試個(gè)體的步態(tài)光流圖的步態(tài)特征向量，并且 與步態(tài)數(shù)據(jù)庫存儲的訓(xùn)練集各訓(xùn)練個(gè)體的步態(tài)光流圖的步態(tài)特征向量相匹配，根據(jù)匹配效 果識別出測試個(gè)體，在本實(shí)施例中通過PCA算法和LDA算法相結(jié)合的方式對測試集測試個(gè) 體步態(tài)光流圖的步態(tài)特征向量與步態(tài)數(shù)據(jù)庫存儲的訓(xùn)練集各訓(xùn)練個(gè)體的步態(tài)光流圖的步 態(tài)特征向量進(jìn)行匹配。在本步驟中識別過程如下：
[0218] Step 13、首先對測試集Y中的各個(gè)測試個(gè)體對應(yīng)的步態(tài)輪廓圖像序列進(jìn)行重心 歸一化處理，將重心歸一化處理后的步態(tài)輪廓圖像序列進(jìn)行步驟Sl至S3的處理，獲取到各 測試個(gè)體對應(yīng)步態(tài)光流圖F ab (X，y);其中測試集Y中測試個(gè)體總數(shù)為A，各測試個(gè)體a的步 態(tài)光流圖數(shù)為Ba，步態(tài)光流圖Fab (X，y)表示的是各測試個(gè)體a的第b個(gè)步態(tài)光流圖，其中a =1，2, 3, · · ·，A，b = 1，2, 3, · · ·，Ba;
[0219] Step 14、根據(jù)步