基于压力感知步态的运动人体行为识别研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-28页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题概述 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-24页 |
| ·典型的步态识别系统 | 第11-12页 |
| ·运动人体行为识别研究现状 | 第12-14页 |
| ·步态识别研究现状 | 第14-19页 |
| ·支持向量机理论研究现状 | 第19-21页 |
| ·遗传算法理论研究现状 | 第21-24页 |
| ·论文主要研究工作与创新点 | 第24-25页 |
| ·论文组织结构 | 第25-28页 |
| 2 步态识别系统研究 | 第28-50页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·步态识别系统框架设计 | 第28-37页 |
| ·鞋垫压力传感模块设计 | 第31-34页 |
| ·基于微处理器的数据采集模块设计 | 第34-35页 |
| ·步态数据传输模块设计 | 第35-36页 |
| ·后台步态数据处理平台设计 | 第36-37页 |
| ·基于压力感知的步态识别关键技术 | 第37-48页 |
| ·传感器测量技术 | 第37-44页 |
| ·足底压力感知技术 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 3 基于生理参数特征提取的步态识别算法研究 | 第50-66页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·足底压力特征提取 | 第50-59页 |
| ·足底压力特征提取必要性 | 第50-54页 |
| ·足底压力特征提取指标 | 第54-59页 |
| ·步态识别算法思想和流程 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 4 基于足底压力感知的跌倒行为识别算法研究 | 第66-82页 |
| ·引言 | 第66-69页 |
| ·研究背景及意义 | 第66-67页 |
| ·研究现状 | 第67-69页 |
| ·算法思想与流程 | 第69-70页 |
| ·足底压力特征提取 | 第70-74页 |
| ·跌倒行为识别算法 | 第74-76页 |
| ·实验及结果分析 | 第76-81页 |
| ·实验准备 | 第76-78页 |
| ·特征提取 | 第78-79页 |
| ·算法实现 | 第79-80页 |
| ·实验结果 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 5 基于支持向量机的运动人体行为识别算法研究 | 第82-98页 |
| ·引言 | 第82-84页 |
| ·算法思想 | 第84-85页 |
| ·算法流程 | 第85-94页 |
| ·运动行为特征提取 | 第85-87页 |
| ·多分类支持向量机 | 第87-90页 |
| ·基于遗传算法的SVM 模型优化 | 第90-94页 |
| ·实验及结果分析 | 第94-97页 |
| ·实验准备 | 第94页 |
| ·特征的提取 | 第94-96页 |
| ·支持向量机优化参数的获取 | 第96-97页 |
| ·实验结果 | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 总结与展望 | 第98-100页 |
| ·论文总结 | 第98-99页 |
| ·工作展望 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-116页 |
| 附录 | 第116页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间已发表的论文 | 第116页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第116页 |
