| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·步态识别技术 | 第8-11页 |
| ·步态识别技术的特点和研究内容 | 第8-10页 |
| ·步态识别研究难点 | 第10-11页 |
| ·本文内容和结构 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 步态识别算法研究 | 第13-19页 |
| ·步态数据库 | 第13-14页 |
| ·步态图像预处理技术 | 第14-15页 |
| ·特征表示方法 | 第15-17页 |
| ·分类器设计 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 统计矩理论及应用 | 第19-29页 |
| ·统计矩理论 | 第19-23页 |
| ·矩的概念 | 第19-20页 |
| ·矩的物理意义 | 第20-22页 |
| ·矩的变换 | 第22-23页 |
| ·Hu 矩 | 第23-24页 |
| ·Zernike 矩 | 第24-27页 |
| ·小波矩 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 步态图像预处理 | 第29-36页 |
| ·运动区域检测 | 第29-31页 |
| ·自适应背景建模 | 第29-31页 |
| ·差分和二值化图像 | 第31页 |
| ·二值图像处理 | 第31-33页 |
| ·图像平滑 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32-33页 |
| ·连通分量分析 | 第33页 |
| ·步态周期检测和关键帧提取 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于 Radon 变换的统计矩特征提取算法 | 第36-43页 |
| ·Radon 变换 | 第36-38页 |
| ·Radon 不变矩特征提取方法 | 第38-40页 |
| ·Radon 速度矩特征提取方法 | 第40-42页 |
| ·速度矩定义 | 第40-42页 |
| ·Radon 速度矩 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第六章 步态识别实验和结果分析 | 第43-56页 |
| ·步态识别实验 | 第43-53页 |
| ·预处理及特征提取 | 第43-49页 |
| ·分类器设计 | 第49-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-55页 |
| ·识别结果 | 第53-55页 |
| ·算法比较 | 第55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者在读期间研究成果 | 第62-63页 |