基于机器视觉的步态特征提取与识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·步态识别的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·步态识别 | 第8-10页 |
| ·步态识别技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·步态识别技术中存在的问题 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容及组织安排 | 第12-13页 |
| 第二章 步态识别系统 | 第13-21页 |
| ·步态识别的总体过程 | 第13-14页 |
| ·标志点的选取及关节点定位 | 第14-17页 |
| ·标志点的选取 | 第14-15页 |
| ·人体模型 | 第15-17页 |
| ·开发平台 | 第17-19页 |
| ·LabVIEW实现系统交互界面 | 第18-19页 |
| ·MATLAB实现数据处理 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 步态视频预处理 | 第21-33页 |
| ·运动目标检测算法分析 | 第21-23页 |
| ·背景减除法 | 第21-22页 |
| ·帧间差分法 | 第22页 |
| ·光流法 | 第22-23页 |
| ·基于背景减除法的关节点定位 | 第23-31页 |
| ·彩色图像模型 | 第23-24页 |
| ·RGB到HSL彩色模型的转换 | 第24-25页 |
| ·关节点定位设计方案 | 第25页 |
| ·背景建模 | 第25-26页 |
| ·中值滤波 | 第26-27页 |
| ·图像差分与阈值分割 | 第27-29页 |
| ·形态学滤波与颗粒去除 | 第29-30页 |
| ·关节点定位及遮挡髋关节点坐标恢复 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 步态特征提取 | 第33-51页 |
| ·步态特征的提取研究 | 第33-34页 |
| ·下肢运动信息分析与特征提取 | 第34-45页 |
| ·步态分析 | 第34-36页 |
| ·下肢关节角度生成 | 第36-37页 |
| ·周期检测 | 第37-38页 |
| ·下肢关节角度傅利叶级数拟合的可行性分析 | 第38-39页 |
| ·下肢步态特征提取 | 第39-41页 |
| ·下肢步态特征归一化 | 第41-42页 |
| ·下肢步态特征实验结果 | 第42-45页 |
| ·上肢运动信息分析与特征提取 | 第45-50页 |
| ·上肢运动信息分析 | 第45-46页 |
| ·基于傅里叶变换的上肢腕关节幅度频谱特征提取 | 第46-48页 |
| ·上肢腕关节点运动特征实验结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 特征融合的步态识别 | 第51-59页 |
| ·信息融合技术 | 第51-53页 |
| ·上下肢特征融合 | 第53-55页 |
| ·分类决策 | 第55-56页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
