1.一種融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)包括：

信息提取器，用以采集步態(tài)序列圖像中的灰度信息和深度信息；

步態(tài)周期檢測器，用以通過所述的灰度信息獲取對應(yīng)的步態(tài)周期；

特征融合器，用以融合所述的灰度信息和所述的深度信息并得到所述的融合特征矩陣；

步態(tài)分類識別器，用以根據(jù)所述的融合特征矩陣查找到對應(yīng)的步態(tài)分類對象。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的信息提取器包括灰度信息提取模塊和深度信息提取模塊，其中：

所述的灰度信息提取模塊，用以通過邊緣檢測法和離散小波變換提取所述的步態(tài)序列圖像中的人體外部輪廓信息，并將所述的人體外部輪廓信息作為所述的灰度信息保存；

所述的深度信息提取模塊，用以從所述的步態(tài)序列圖像中提取人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息，并將所述的三維坐標(biāo)信息作為所述的深度信息保存。

3.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息包括頭部的三維坐標(biāo)信息、脖子的三維坐標(biāo)信息、左肩的三維坐標(biāo)信息、左肘的三維坐標(biāo)信息、左手的三維坐標(biāo)信息、右肩的三維坐標(biāo)信息、右肘的三維坐標(biāo)信息、右手的三維坐標(biāo)信息、軀干的三維坐標(biāo)信息、左髖的三維坐標(biāo)信息、左膝的三維坐標(biāo)信息、左腳的三維坐標(biāo)信息、右髖的三維坐標(biāo)信息、右膝的三維坐標(biāo)信息和右腳的三維坐標(biāo)信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的步態(tài)周期檢測器通過所述的灰度信息的數(shù)據(jù)計(jì)算得到所述的灰度信息對應(yīng)的質(zhì)心，并根據(jù)所對應(yīng)的質(zhì)心的變化率獲得所述的步態(tài)周期。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的特征融合器采用矩陣相加求平均法和矩陣列連接法對所述的灰度信息和深度信息進(jìn)行融合。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合深度信息和灰度信息實(shí)現(xiàn)步態(tài)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述的步態(tài)分類識別器采用最近鄰方法來查找到所述的融合特征矩陣對應(yīng)的步態(tài)分類對象。

7.一種利用權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)深度信息和灰度信息融合的步態(tài)識別控制方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：

(1)所述的信息提取器采集步態(tài)序列圖像中的灰度信息和深度信息；

(2)所述的步態(tài)周期檢測器通過所述的灰度信息獲取對應(yīng)的步態(tài)周期；

(3)所述的特征融合器融合所述的灰度信息和所述的深度信息并得到所述的融合特征矩陣；

(4)所述的步態(tài)分類識別器根據(jù)所述的融合特征矩陣查找到對應(yīng)的步態(tài)分類對象。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的實(shí)現(xiàn)深度信息和灰度信息融合的步態(tài)識別控制方法，其特征在于，所述的信息提取器包括灰度信息提取模塊和深度信息提取模塊，所述的信息提取器采集步態(tài)序列圖像中的灰度信息和深度信息，包括以下步驟：

(1.1)所述的灰度信息提取模塊通過邊緣檢測法和離散小波變換提取所述的步態(tài)序列圖像中的人體外部輪廓信息，并將所述的人體外部輪廓信息作為所述的灰度信息保存；

(1.2)所述的深度信息提取模塊從所述的步態(tài)序列圖像中提取人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息，并將所述的三維坐標(biāo)信息作為所述的深度信息保存。