基于小腿和脚的步态特征提取和识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究的背景及其意义 | 第11-12页 |
| ·步态识别的特点 | 第12-14页 |
| 第二章 步态识别技术综述 | 第14-18页 |
| ·步态识别的研究内容 | 第14-17页 |
| ·步态识别的过程 | 第14-16页 |
| ·国内外的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文内容结构 | 第17-18页 |
| 第三章 步态的预处理 | 第18-26页 |
| ·运动检测方法 | 第18-23页 |
| ·运动检测方法概述 | 第18-19页 |
| ·基于背景减除法的运动检测方法 | 第19-23页 |
| ·步态周期检测 | 第23-25页 |
| ·步态周期的定义 | 第23-24页 |
| ·步态周期检测 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于脚尖运动轨迹分析的步态识别方法 | 第26-39页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·小波包分析的原理 | 第27-29页 |
| ·特征提取 | 第29-30页 |
| ·脚尖数据提取 | 第29页 |
| ·归一化后的脚尖轨迹 | 第29-30页 |
| ·基于小波包分析的步态特征度量 | 第30-34页 |
| ·分类识别 | 第34-36页 |
| ·实验 | 第36-38页 |
| ·实验过程 | 第36-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 融合小腿角度和脚尖特征的步态识别方法 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·信息融合技术 | 第39-42页 |
| ·信息融合概述 | 第39-41页 |
| ·Dempster-Shafer 证据理论 | 第41-42页 |
| ·基于 Hough 变换的小腿角度特征提取 | 第42-43页 |
| ·信息融合及识别 | 第43-45页 |
| ·融合脚尖运动特征和小腿角度特征 | 第43-44页 |
| ·分类识别 | 第44-45页 |
| ·实验 | 第45-48页 |
| ·实验过程 | 第45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·方法比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 全文的主要工作及得到的主要结论总结如下 | 第50-51页 |
| 对今后工作的建议 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第56页 |
