基于步态的骨架识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-12页 |
| ·研究的发展及现状 | 第12-16页 |
| ·步态识别技术的研究难点 | 第16-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-21页 |
| 2 骨架识别的基础理论 | 第21-29页 |
| ·骨架识别的含义 | 第21页 |
| ·步态识别的总体框架 | 第21-23页 |
| ·几种步态数据库 | 第23-27页 |
| ·CMU MoBo 数据库 | 第23-24页 |
| ·CASIA 数据库 | 第24-25页 |
| ·USF 数据库 | 第25-26页 |
| ·数据库的对比 | 第26-27页 |
| ·本文使用的步态数据库 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 步态视频图像的预处理 | 第29-41页 |
| ·视频流转化为步态帧图像 | 第29-30页 |
| ·背景建模 | 第30-32页 |
| ·检测运动目标 | 第32-34页 |
| ·形态学滤波 | 第34-35页 |
| ·目标区域的提取 | 第35-37页 |
| ·目标矩形框提取 | 第35-36页 |
| ·矩形框的归一化处理 | 第36-37页 |
| ·步态周期检测的一般过程 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 骨架特征的提取与识别 | 第41-61页 |
| ·骨架模型 | 第41-42页 |
| ·骨架信息的提取 | 第42-48页 |
| ·一种距离变换的骨架提取方法 | 第43-44页 |
| ·骨架点的局部轮廓尺度 | 第44-47页 |
| ·一种进化的骨架提取方法 | 第47-48页 |
| ·主骨架提取 | 第48-55页 |
| ·骨架细化 | 第48-51页 |
| ·骨架的腐蚀与还原 | 第51-55页 |
| ·骨架特征与识别 | 第55-58页 |
| ·对视角偏差的修正 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 实验结果及分析 | 第61-70页 |
| ·实验步态数据库说明 | 第61-62页 |
| ·人体步态骨架 | 第62-65页 |
| ·步态识别的结果与分析 | 第65-67页 |
| ·角度修正对识别率的影晌 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-74页 |
| ·本文总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-74页 |
| 附录 | 第74-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
