基于视觉颜色处理机制的运动人体识别算法
中文摘要 | 第2-3页 |
Abstract | 第3页 |
中文文摘 | 第4-9页 |
绪论 | 第9-15页 |
第一节 选题的科学意义和背景 | 第9页 |
第二节 国内外的研究现状 | 第9-12页 |
第三节 主要研究内容及论文组织结构 | 第12-15页 |
第一章 运动行人步态数据库 | 第15-25页 |
第一节 概述 | 第15页 |
第二节 CASIA步态数据库 | 第15-16页 |
第三节 多摄像头的行人识别数据集MCV | 第16-24页 |
第四节 本章小结 | 第24-25页 |
第二章 相关预处理工作 | 第25-29页 |
第一节 概述 | 第25页 |
第二节 运动人体提取 | 第25-27页 |
第三节 彩色人体图像分割 | 第27-28页 |
第四节 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于脉冲神经网络的颜色特征提取 | 第29-37页 |
第一节 概述 | 第29页 |
第二节 颜色特征提取 | 第29-31页 |
第三节 基于脉冲神经网络的八通道特征提取 | 第31-35页 |
第四节 本章小结 | 第35-37页 |
第四章 颜色特征降维 | 第37-43页 |
第一节 概述 | 第37页 |
第二节 特征降维 | 第37-40页 |
第三节 本章小结 | 第40-43页 |
第五章 实现特定目标识别算法 | 第43-59页 |
第一节 概述 | 第43页 |
第二节 模式识别中的分类方法 | 第43-47页 |
第三节 基于SVM多类分类器的人体识别 | 第47-48页 |
第四节 不同部位特征组合 | 第48-49页 |
第五节 实验结果分析 | 第49-57页 |
第六节 本章小结 | 第57-59页 |
第六章 结论与展望 | 第59-63页 |
第一节 全文总结 | 第59-60页 |
第二节 工作展望 | 第60-63页 |
附录1 单人场景中不同目标行人的识别率 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-71页 |
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
个人简历 | 第75-77页 |