与服饰、携带物无关的多视角下的步态识别
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 步态识别的研究现状 | 第17-26页 |
| 1.2.1 步态检测 | 第18-21页 |
| 1.2.2 步态特征提取 | 第21-22页 |
| 1.2.3 步态识别 | 第22-24页 |
| 1.2.4 步态数据库 | 第24-26页 |
| 1.3 步态识别的研究难点 | 第26-27页 |
| 1.4 论文主要工作及安排 | 第27-31页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第27-28页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第28-31页 |
| 第二章 步态预处理 | 第31-47页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 步态检测 | 第32-43页 |
| 2.2.1 行人检测 | 第32-36页 |
| 2.2.2 基于图像分割的背景减除法 | 第36-41页 |
| 2.2.3 形态学后处理 | 第41-43页 |
| 2.3 图像归一化 | 第43-44页 |
| 2.4 步态周期确定 | 第44-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于重心轨迹和泊松方程的步态特征提取 | 第47-66页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 基于重心轨迹的步态特征提取 | 第48-53页 |
| 3.2.1 重心轨迹特征识别原理 | 第49-50页 |
| 3.2.2 重心轨迹特征提取 | 第50-53页 |
| 3.3 基于泊松方程的步态特征提取 | 第53-65页 |
| 3.3.1 步态特征图 | 第54-60页 |
| 3.3.2 FG特征提取 | 第60-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于特征融合的步态识别 | 第66-86页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 特征层并行融合 | 第67-68页 |
| 4.3 匹配层加权加法融合 | 第68-69页 |
| 4.4 实验 | 第69-84页 |
| 4.4.1 实验过程 | 第70-75页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第75-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 总结和展望 | 第86-89页 |
| 5.1 工作总结 | 第86-87页 |
| 5.2 研究展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-98页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第98-99页 |
| 附录A | 第99-102页 |
