基于步态的远距离人体识别系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·步态识别技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-14页 |
| 第二章 步态识别研究综述 | 第14-21页 |
| ·步态系统的整体结构 | 第14-17页 |
| ·步态视频提取 | 第14-16页 |
| ·步态运动检测 | 第16-17页 |
| ·步态特征提取 | 第17页 |
| ·分类判决 | 第17页 |
| ·步态识别的主要方法 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 步态周期检测 | 第21-32页 |
| ·运动目标的提取 | 第21-28页 |
| ·步态图像提取 | 第21-23页 |
| ·形态学处理 | 第23-25页 |
| ·图像裁剪 | 第25-26页 |
| ·轮廓提取 | 第26-28页 |
| ·步态周期检测 | 第28-29页 |
| ·关键帧的提取 | 第29-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 步态特征提取 | 第32-46页 |
| ·轮廓特征提取 | 第32-35页 |
| ·肢体关节角度特征 | 第35-38页 |
| ·关节点的提取 | 第36-38页 |
| ·反射对称特征的提取 | 第38-40页 |
| ·特征融合技术 | 第40-45页 |
| ·融合技术简述 | 第40-42页 |
| ·信息融合方法 | 第42-45页 |
| ·步态特征融合 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于特征融合的分类识别 | 第46-52页 |
| ·分类器的设计 | 第46-48页 |
| ·分类器的设计准则 | 第46-47页 |
| ·分类器的设计方法 | 第47-48页 |
| ·最近邻模糊分类器 | 第48-51页 |
| ·最近邻模糊分类器的特征差矩阵 | 第48-49页 |
| ·模糊分布函数及隶属度矩阵 | 第49-50页 |
| ·融合判决准则 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第52-65页 |
| ·软件系统平台 | 第52-53页 |
| ·实验样本库 | 第53-55页 |
| ·实验系统框图 | 第55-56页 |
| ·实验分组与结果 | 第56-65页 |
| ·步态周期检测结果与分析 | 第56-59页 |
| ·轮廓特征提取 | 第59-60页 |
| ·肢体角度特征 | 第60-61页 |
| ·反射对称特征 | 第61页 |
| ·实验分组 | 第61-62页 |
| ·特征融合识别 | 第62-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·全文总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
