基于人体关节点的步态识别算法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 缩略语简表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·步态识别的研究历史与现状 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 步态识别算法研究综述 | 第18-26页 |
| ·步态识别系统的构成 | 第18-19页 |
| ·步态识别的主要研究方法 | 第19-21页 |
| ·基于模型的方法 | 第19-20页 |
| ·非模型化方法 | 第20-21页 |
| ·步态识别算法的性能评价 | 第21-25页 |
| ·主要的步态数据库 | 第21-23页 |
| ·主要评价指标 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 步态识别预处理 | 第26-35页 |
| ·图像提取 | 第26-29页 |
| ·步态周期检测 | 第29-31页 |
| ·步态序列的标准化 | 第31-34页 |
| ·关键帧 | 第31-32页 |
| ·人体代表性短序列 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 步态特征提取 | 第35-43页 |
| ·下肢关节角度特征 | 第35-38页 |
| ·形状上下文描述子及其改进 | 第38-40页 |
| ·特征融合 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 分类识别及实验分析 | 第43-52页 |
| ·分类器技术简介 | 第43-44页 |
| ·K近邻分类器 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-51页 |
| ·步态数据库 | 第46页 |
| ·实验系统框图 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-56页 |
| ·研究工作总结 | 第52-53页 |
| ·后续工作及展望 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第63页 |
