基于多轮廓特征融合的步态识别方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-11页 |
| 1.2 步态识别的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 步态数据库 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 2 步态识别流程及常用方法 | 第19-27页 |
| 2.1 步态识别的基本流程 | 第19页 |
| 2.2 步态图像预处理 | 第19-24页 |
| 2.2.1 运动目标检测 | 第19-22页 |
| 2.2.2 步态周期提取 | 第22-23页 |
| 2.2.3 步态图像标准化 | 第23-24页 |
| 2.3 步态识别分类 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于关键距离特征的步态识别 | 第27-36页 |
| 3.1 轮廓特征 | 第27-31页 |
| 3.1.1 轮廓关键距离特征 | 第27-29页 |
| 3.1.2 轮廓宽度特征 | 第29-30页 |
| 3.1.3 小波特征 | 第30-31页 |
| 3.2 基于关键距离特征的识别方法 | 第31-33页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.3.1 实验数据来源及平台 | 第33页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于动静态特征融合的步态识别 | 第36-43页 |
| 4.1 步态能量图 | 第36-37页 |
| 4.1.1 步态能量图 | 第36-37页 |
| 4.1.2 步态能量图的均值特征 | 第37页 |
| 4.2 基于动静态特征融合的识别方法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 主成分分析法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 识别方法 | 第38-39页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43-46页 |
| 5.1 总结 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52页 |
