（2）

　　则 （3）

　　当步幅最小时（图2（a），（c），（e）），对应的 是一个极小值，当步幅最大时（图2（b），（d），（f）），对应的 是一个极大值。由向量 的范数变化具有周期性，其周期恰好等于一个步态周期。 的范数变化情况如图4所示。

　　图3 外轮廓展开图

　　图4 距离向量变化曲线

　　3 沈俊算子滤波

　　Shen滤波器原理[7]：

　　设f（x）是信号源，则

　　式中，fR（x）是f（x）对信号源先进行正向递归滤波然后再进行反向递归滤波后的输出，其中fL（0）=f（0），fR（N）=fL（N）， 0<α<1。在实验中，我们选取α=0.2，利用公式（4）对距离变化曲线 进行滤波后，得到光滑的变化曲线（图6（a），6（b））。设F（x）为经过Shen滤波器滤波后的得到的曲线，对F（x）再次利用公式（3）进行正向和反向递归滤波，设滤波后的输出分别为I1，I2，F（x）的过零点可由公式（5）求出，如图5所示，相邻的两个过零点的时间间隔等于1/2个步态周期。

　　（5）

　　（a）

　　（b）

　　图5 滤波后的歩态特征曲线

　　4 实验结果分析

　　本算法在Intel corei5 CPU，4G RAM的WindowXP平台下，利用VC6.0编程，在CASIA步态数据库和Soton samllDB数据库中，均能正确检测出步态周期。实验证明本文提出的步态周期检测算法，复杂度低，鲁棒性好，在Soton samllDB数据库中对手里拎着一个包的人体步态，也能正确检测出正确的步态周期。如图6所示。

　　图6

　　致谢：感谢中国科学院自动化研究所和英国南安普顿大学提供的步态数据库。

　　参考文献：

　　[1]王亮，胡卫明，谭铁牛.基于步态的身份识别[J].计算机学报，2003（03）.

　　[2]N.V.Boulgouris，K.Plataniotis，and D.Hatzinakos，Gait Recognition Using Dynamic Time Warping，Proc.2004 IEEE Workshop on Multimedia Signal Processing，IEEEPress，pp，2005.

　　[3]C.Ben-Abdelkader，R.Cutler，and L.Davis.Motion-based recognition of people in eigengait space.In IEEE Conf Automatic Face and Gesture Recognition，pages，2002.

　　[4]王科俊，贲晛烨，基于区域特征分析的步态周期检测方法[P].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.

　　[5]陈实，马天骏，黄万红.用于步态识别的多层窗口图像矩[J].电子与信息学报，2009（01）.

　　[6]潘兴广，杨国荣.基于视频的正面步态周期检测方法[J].计算机光盘软件与应用，2013（06）.

　　[7]Lin Wang，Renlong Pan，Mo Dai.An Efficient Method Based on Orientation Field for Detection of License Plates，Fuzzy Systems and Knowledge Discovery，2009.FSKD'09.Sixth InternationalConference on Volume 5.

　　

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