基于步态的身份识别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·研究现状分析 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第18-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 步态识别研究概述 | 第21-41页 |
| ·步态识别的可行性研究 | 第21-22页 |
| ·步态识别算法分析 | 第22-33页 |
| ·步态识别算法的一般过程 | 第22-24页 |
| ·基于模型的步态识别算法 | 第24-26页 |
| ·基于整体的步态识别算法 | 第26-29页 |
| ·远距离步态识别中的典型算法 | 第29-32页 |
| ·其它一些相关算法 | 第32-33页 |
| ·步态数据库 | 第33-38页 |
| ·CMU MoBo步态数据库 | 第33-34页 |
| ·CASIA步态数据库 | 第34-35页 |
| ·USF步态数据库 | 第35-37页 |
| ·步态数据库对比 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第3章 步态轮廓图提取及异常校正 | 第41-55页 |
| ·提取步态轮廓图 | 第41-45页 |
| ·提取运动对象 | 第42-44页 |
| ·过滤运动对象 | 第44页 |
| ·图像标准化 | 第44-45页 |
| ·计算步态周期 | 第45-49页 |
| ·算法实现 | 第45-48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·步态轮廓图校正 | 第49-54页 |
| ·异常检测 | 第49-51页 |
| ·异常校正 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于增强步态能量图的身份识别 | 第55-73页 |
| ·研究背景 | 第55-58页 |
| ·步态轮廓图分析 | 第58-60页 |
| ·增强步态能量图 | 第60-66页 |
| ·步态能量图 | 第60-61页 |
| ·不同拍摄条件对形状的影响 | 第61-63页 |
| ·构造特征模板 | 第63-66页 |
| ·计算对象间距离 | 第66-68页 |
| ·实验及分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 基于主运动轮廓线的步态表示与识别 | 第73-93页 |
| ·相关工作 | 第75-76页 |
| ·基于步态轮廓线提取步态特征 | 第76-79页 |
| ·三段步态轮廓线 | 第77-78页 |
| ·组成特征矩阵 | 第78-79页 |
| ·提取主分量 | 第79-82页 |
| ·多元判别分析 | 第82-85页 |
| ·计算对象间距离 | 第85-86页 |
| ·实验及分析 | 第86-92页 |
| ·确定多元判别变换矩阵列数 | 第87-88页 |
| ·确定特征矩阵加权系数 | 第88-89页 |
| ·与其它算法进行对比 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第6章 步态偏移图支持的身份识别 | 第93-117页 |
| ·研究背景 | 第93-94页 |
| ·平均瞬时偏移图支持的身份识别 | 第94-102页 |
| ·平均瞬时图 | 第95-96页 |
| ·平均瞬时偏移图 | 第96-97页 |
| ·对象分类 | 第97-98页 |
| ·实验及分析 | 第98-102页 |
| ·步态能量偏移图支持的身份识别 | 第102-106页 |
| ·步态能量偏移图 | 第102-103页 |
| ·对象分类 | 第103-104页 |
| ·实验及分析 | 第104-106页 |
| ·瞬时能量偏移图支持的身份识别 | 第106-114页 |
| ·瞬时能量图 | 第107-108页 |
| ·瞬时能量偏移图及其校正 | 第108-110页 |
| ·对象分类 | 第110-112页 |
| ·实验及分析 | 第112-114页 |
| ·本章小结 | 第114-117页 |
| 第7章 结束语 | 第117-121页 |
| 参考文献 | 第121-137页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 作者简历 | 第141页 |
