| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 2 步态识别过程及方法 | 第12-20页 |
| 2.1 步态视频预处理 | 第12-14页 |
| 2.2 步态特征提取及表达 | 第14-16页 |
| 2.3 分类识别 | 第16-17页 |
| 2.4 步态数据库 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 运动目标检测及步态特征提取 | 第20-36页 |
| 3.1 混合高斯模型与帧间差分法结合的目标检测方法 | 第20-25页 |
| 3.1.1 混合高斯模型 | 第20-22页 |
| 3.1.2 基于改进的混合高斯模型的双差分法 | 第22-24页 |
| 3.1.3 仿真结果及分析 | 第24-25页 |
| 3.2 步态特征的提取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 步态周期提取 | 第26-28页 |
| 3.2.2 步态特征获取 | 第28-29页 |
| 3.3 步态特征降维 | 第29-34页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 动静态特征融合及多视角识别 | 第36-49页 |
| 4.1 动静态特征融合 | 第36-38页 |
| 4.2 多视角识别 | 第38-42页 |
| 4.2.1 SPAE网络 | 第38-39页 |
| 4.2.2 多视角步态SPAE网络 | 第39-42页 |
| 4.3 基于核函数的快速分解正交匹配表示算法 | 第42-45页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |