基于图像处理技术的步态识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章:引言 | 第9-17页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第9-10页 |
| ·生物特征识别技术分类 | 第10-13页 |
| ·基于生理特征的识别技术 | 第10-12页 |
| ·基于行为特征的识别技术 | 第12-13页 |
| ·生物特征识别技术的识别标准 | 第13页 |
| ·生物特征识别技术的发展趋势 | 第13页 |
| ·步态识别技术的应用前景 | 第13-14页 |
| ·步态识别技术所研究的问题 | 第14-15页 |
| ·论文要做的工作 | 第15-17页 |
| 第二章 步态识别的过程及常用方法 | 第17-22页 |
| ·步态识别分类 | 第17-18页 |
| ·步态识别过程 | 第18-21页 |
| ·数据获取 | 第18页 |
| ·预处理 | 第18-19页 |
| ·运动目标分离 | 第19-20页 |
| ·基于运动分析的方法 | 第19页 |
| ·基于图像匹配的方法 | 第19页 |
| ·区域匹配 | 第19页 |
| ·模型匹配 | 第19-20页 |
| ·频率域匹配 | 第20页 |
| ·步态特征选择与特征分析 | 第20-21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第三章 运动目标检测方法研究 | 第22-28页 |
| ·背景建模 | 第22-23页 |
| ·差分图像 | 第23页 |
| ·运动变化区域检测 | 第23-25页 |
| ·图像序列运动目标区域归一化处理 | 第25-26页 |
| ·投影法获取运动变化矩形区域 | 第25-26页 |
| ·运动变化区域大小归一化 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于矩特征的步态识别 | 第28-40页 |
| ·矩与不变矩理论 | 第28-32页 |
| ·Zernike矩 | 第32-34页 |
| ·平移和尺度的归一化 | 第34页 |
| ·基于Zernike矩的特征提取 | 第34-36页 |
| ·步态特征聚类识别个体 | 第36-39页 |
| ·小结: | 第39-40页 |
| 第五章 基于面积特征的步态识别 | 第40-46页 |
| ·步态特征提取: | 第40-41页 |
| ·步态特征提取方法 | 第41-42页 |
| ·统计数据分析 | 第42-44页 |
| ·人体下半部分的Zernike矩分析 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第六章 步态识别图像处理系统 | 第46-52页 |
| ·图像处理系统软、硬件环境 | 第46页 |
| ·步态识别图像处理系统软件设计 | 第46-51页 |
| ·软件功能模块 | 第46-49页 |
| ·软件算法流程 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第七章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 读研期间发表的论文 | 第58页 |
| 读研期间参加的科研项目 | 第58页 |
