基于角度及轮廓特征的步态识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·步态识别技术综述 | 第9-16页 |
| ·步态识别技术简介 | 第9-11页 |
| ·步态识别的研究内容 | 第11-13页 |
| ·步态识别的研究难点 | 第13页 |
| ·步态识别的研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文的内容组织 | 第16-17页 |
| 第二章 步态的预处理 | 第17-29页 |
| ·运动检测方法概述 | 第17-19页 |
| ·背景减除法 | 第17-18页 |
| ·时间差分法 | 第18页 |
| ·光流法 | 第18-19页 |
| ·基于背景减除法的步态检测 | 第19-26页 |
| ·背景建模 | 第19-21页 |
| ·图像差分 | 第21页 |
| ·阈值分割 | 第21-22页 |
| ·阈值的选择 | 第22-24页 |
| ·形态学后处理 | 第24-25页 |
| ·人体轮廓边界的检测 | 第25-26页 |
| ·步态周期分析 | 第26-28页 |
| ·周期定义 | 第27页 |
| ·周期检测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于下肢运动分析及 DTW的步态识别方法 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·特征提取 | 第30-34页 |
| ·关节点的定位 | 第30-33页 |
| ·下肢角度计算 | 第33-34页 |
| ·分类识别 | 第34-37页 |
| ·动态时间规整(DTW)算法的基本原理 | 第34-35页 |
| ·基于DTW算法的步态特征度量 | 第35-36页 |
| ·分类决策 | 第36-37页 |
| ·实验 | 第37-43页 |
| ·步态数据集 | 第37-38页 |
| ·实验结果的评价指标 | 第38页 |
| ·实验过程 | 第38-40页 |
| ·实验结果及其分析 | 第40页 |
| ·方法比较 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 融合下肢角度及人体轮廓特征的步态识别方法 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于傅立叶描述子的人体轮廓特征提取 | 第44-46页 |
| ·信息融合技术 | 第46-49页 |
| ·信息融合概述 | 第46-47页 |
| ·信息融合在生物特征识别中的应用 | 第47-49页 |
| ·步态特征融合及分类识别 | 第49-54页 |
| ·匹配层上融合角度及轮廓特征 | 第49-53页 |
| ·分类识别 | 第53-54页 |
| ·实验 | 第54-57页 |
| ·实验过程 | 第54-55页 |
| ·实验结果及其分析 | 第55-56页 |
| ·方法比较 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第66页 |
