| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-15页 |
| ·步态识别技术综述 | 第15-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·步态识别技术的研究难点和发展趋势 | 第19-20页 |
| ·本文所做的研究工作与创新 | 第20-21页 |
| ·本论文的内容安排 | 第21-22页 |
| 本章参考文献 | 第22-29页 |
| 第二章 基于模板匹配的步态识别方法 | 第29-64页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·假设条件 | 第29页 |
| ·处理流程 | 第29-30页 |
| ·预处理 | 第30-40页 |
| ·运动分割 | 第30-40页 |
| ·特征提取 | 第40-47页 |
| ·运动人体轮廓线提取 | 第40-41页 |
| ·应用傅里叶描述子表达运动人体轮廓线 | 第41-45页 |
| ·步态周期性分析 | 第45-47页 |
| ·特征度量 | 第47-49页 |
| ·模式分类 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-61页 |
| ·对Little and Boyd数据库数据的实验结果 | 第51-53页 |
| ·对CMU DataBase数据库数据的实验结果 | 第53-61页 |
| ·本章小结 | 第61页 |
| 本章参考文献 | 第61-64页 |
| 第三章 人体静态形状特征与运动特征相结合的步态识别 | 第64-99页 |
| ·引言 | 第64-66页 |
| ·假设条件 | 第64页 |
| ·方法概述 | 第64-66页 |
| ·预处理 | 第66页 |
| ·特征提取 | 第66-70页 |
| ·步态静态形状特征提取 | 第66-70页 |
| ·特征度量 | 第70-90页 |
| ·隐马尔可夫模型原理 | 第70-85页 |
| ·基于连续密度隐马尔可夫模型的步态识别方法 | 第85-90页 |
| ·实验结果 | 第90-96页 |
| ·对Little and Boyd数据库数据的实验结果 | 第90-91页 |
| ·对CMU数据库数据的实验结果 | 第91-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 本章参考文献 | 第97-99页 |
| 第四章 基于人体对称性分析的步态识别 | 第99-115页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·假设条件 | 第99页 |
| ·方法概述 | 第99-100页 |
| ·预处理 | 第100-101页 |
| ·特征提取 | 第101-105页 |
| ·步态静态形状特征提取 | 第101-104页 |
| ·步态特征表达 | 第104-105页 |
| ·特征度量 | 第105-106页 |
| ·模式分类 | 第106-107页 |
| ·单一特征的分类方法 | 第106页 |
| ·多种特征的融合分类方法 | 第106-107页 |
| ·实验结果 | 第107-113页 |
| ·Little and Boyd数据库数据的实验结果 | 第107-108页 |
| ·CMU数据库数据的实验结果 | 第108-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 本章参考文献 | 第114-115页 |
| 第五章 各种因素对步态识别结果的影响分析 | 第115-138页 |
| ·引言 | 第115页 |
| ·各种影响因素分析 | 第115-135页 |
| ·摄像机镜头方向(视角)对步态识别结果的影响实验 | 第119-123页 |
| ·人走路的速度对步态识别结果的影响实验 | 第123-127页 |
| ·人是否携带物品对步态识别结果的影响实验 | 第127-131页 |
| ·人所行走的路面状况对步态识别结果的影响实验 | 第131-134页 |
| ·人体不同部分对于步态识别结果的影响实验 | 第134-135页 |
| ·本章小结 | 第135页 |
| 本章参考文献 | 第135-138页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第138-141页 |
| ·论文总结 | 第138-139页 |
| ·论文不足之处与进一步的深入研究 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 附录:攻读博士学位期间所作的科研工作及发表的论文 | 第142-143页 |
