步态的目标提取和识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题依据和研究意义 | 第9-11页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第9-10页 |
| ·步态识别技术研究的依据和意义 | 第10-11页 |
| ·步态识别的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外步态识别的研究现状 | 第11-12页 |
| ·步态识别研究的难点 | 第12-13页 |
| ·本文的研究基本内容 | 第13-14页 |
| ·论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 步态识别相关理论和系统框架 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·步态和步态数据库 | 第15-18页 |
| ·步态的定义和特点 | 第15-16页 |
| ·步态数据库 | 第16-18页 |
| ·步态识别系统框架和相关理论 | 第18-28页 |
| ·总体框架 | 第18页 |
| ·图像预处理 | 第18-22页 |
| ·特征提取和特征处理 | 第22-25页 |
| ·分类识别 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 步态图像预处理技术 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·背景减除结合数学形态学分割方法的局限性 | 第29-31页 |
| ·基于向量相关性的步态分割算法 | 第31-37页 |
| ·目标粗定位 | 第31-32页 |
| ·利用向量相关性的目标分割 | 第32-35页 |
| ·消除阴影 | 第35-37页 |
| ·实验结果和算法比较 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 步态轮廓的特征提取和分类识别 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·计算步态周期和获取关键帧 | 第40-42页 |
| ·计算步态周期 | 第40-42页 |
| ·获取关键帧 | 第42页 |
| ·目标轮廓提取 | 第42-45页 |
| ·切向量描述子 | 第45-51页 |
| ·常用的轮廓描述算子 | 第45-46页 |
| ·切向量描述子定义 | 第46-51页 |
| ·主分量 PCA 降维与训练 | 第51-53页 |
| ·分类识别 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·算法比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第64页 |
