基于步态的性别分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·生物特征识别概述 | 第9-13页 |
| ·步态性别分类的研究背景和意义 | 第13-16页 |
| ·步态性别分类的国内外研究现状与发展 | 第16-19页 |
| ·步态识别的研究现状 | 第16-17页 |
| ·性别分类的研究现状 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第19-21页 |
| 2 步态数据库及图像预处理 | 第21-35页 |
| ·步态数据库 | 第21-27页 |
| ·几种常用的步态数据库 | 第21-25页 |
| ·常用步态数据库的比较 | 第25页 |
| ·IRIP步态数据库 | 第25-27页 |
| ·数据库预处理 | 第27-34页 |
| ·混合高斯模型算法 | 第27-30页 |
| ·码本算法 | 第30-32页 |
| ·ViBe算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于椭圆模型参数的性别分类 | 第35-43页 |
| ·步态椭圆特征提取 | 第35-39页 |
| ·步态图像的归一化 | 第35-36页 |
| ·拟椭圆特征提取 | 第36-39页 |
| ·支持向量机 | 第39-41页 |
| ·实验及结果分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于时间和空间GPCI特征融合的性别分类 | 第43-54页 |
| ·步态周期检测 | 第43-46页 |
| ·步态图像归一化 | 第43页 |
| ·基于像素数目的步态周期检测 | 第43-44页 |
| ·基于局部线性嵌入算法(LLE)的步态周期检测 | 第44-46页 |
| ·GPCI特征提取 | 第46-50页 |
| ·基于时间的GPCI特征提取 | 第47-49页 |
| ·基于空间的GPCI特征提取 | 第49页 |
| ·时间和空间特征矩阵融合 | 第49-50页 |
| ·实验与结果分析 | 第50-52页 |
| ·k近邻算法 | 第50-51页 |
| ·实验及结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
