技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于步态识别的煤矿井下人员身份识别方法，该方法对采集的煤矿井下步态图像进行预处理，得到高维步态图像向量，运用自适应的度量方式，设置邻域权值矩阵，构造目标函数，优化目标函数，用最佳投影矩阵将测试集数据投影到低维特征分类空间，实现对高维空间数据样本点的维数约简和步态特征提取；在识别时，将待识别步态图像序列输入K‑NN分类器，实现对步态图像的分类识别监测。该方法受照度影响小，能较好地判定各高维数据点所在子空间的局部信息和类别信息，识别率高，稳定性好，能为煤矿井下人员位置自动化监测、人员身份自动化识别等提供可靠信息。
技术研发人员：刘晓阳;靖薇
受保护的技术使用者：中国矿业大学（北京）
技术研发日：2018.08.16
技术公布日：2019.01.18