[发明专利]基于压力累积足印图像的人体生理分析与身份识别的方法

摘要

本发明公开一种基于压力累积足印图像的人体生理分析与身份识别的方法，获取压力累积足印图像和预处理；运用子空间学习的方法针对已标记好的不同性别、年龄区间、体质指数区间人群以及不同人的压力累积足印图像，生成对应的生理信息和身份信息的投影矩阵，以及低维空间上对应的压力累积足印图像模型向量；对于未标记的压力累积足印图像，通过已获得的不同生理信息和身份信息的投影矩阵，生成低维空间上未标记的图像向量；在低维空间上，通过最近邻算法，计算比较未标记的压力累积足印图像向量和不同生理身份信息的压力累积足印图像模型向量之间的距离，得到关于未标记压力累积足印图像对应人的性别、年龄区间、体质指数区间和身份的判别。

主权项

1.一种基于压力累积足印图像的人体生理分析与身份识别的方法，其特征在于，通过压力传感器获取得到人体压力累积足印图像，同时通过如下所述步骤实现对行走人体的生理分析与身份识别：步骤S1：获取已标记的压力累积足印图像，归一化所有已标记压力累积足印图像；步骤S2：对已标记的压力累积足印图像矩阵进行向量化处理，即得到压力累积足印图像向量x_ij；针对已标记好的不同性别人群、不同年龄区间人群、不同体质指数区间人群以及不同人的压力累积足印图像，运用子空间学习方法，分别计算得到性别、年龄区间、体质指数区间和个体的投影映射矩阵w_i以及计算得到低维压力累积足印图像向量针对不同生理信息和身份信息，选择已标记的低维压力累积足印图像向量集的均值，生成不同生理信息和身份信息的压力累积足印图像模型向量z_ij，即zij=1nijΣyij,]]>其中w_i^T为投影映射矩阵w_i的转置，i＝1表示性别，i＝2表示年龄区间，i＝3表示体质指数区间，i＝4表示个体，n_ij表示第i类信息中属性j对应的已标记累积足底压力图像向量的个数；步骤S3：对于未标记的压力累积足印图像进行向量化处理，即得到压力累积足印图像向量x′，运用已获得的性别、年龄区间、体质指数区间和个体的投影映射矩阵w_i，生成低维空间上的未标记压力累积足印图像向量步骤S4：在低维空间上，运用最近邻算法，对未标记压力累积足印图像向量y′和不同生理信息和身份信息的压力累积足印图像模型向量z_ij的距离进行计算，得到关于未标记压力累积足印图像对应人的性别、年龄区间、体质指数区间和身份的判别结果，实现基于压力累积足印图像的人体生理分析与身份识别。