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本发明属于模式识别领域，具体涉及一种融合步态光流图和头肩均值形状的远距离身份识别方法。该方法的步骤包括：预处理，估计行走方向并确定视角，建立步态的动态特征分类器，建立步态的静态特征分类器，在匹配层根据乘积规则融合动态特征分类器和静态特征分类器的相似度，得出决策信息。本发明引入视角作为分类器的准则，解决了步态识别受视角影响大的问题；利用Lacus-Kanade光流法计算相邻两帧侧影图像间的光流场，提高了算法的实时处理能力；融合步态的动态信息和静态信息，提高了方法的可分性，改善了识别性能。
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