基于静动态特征融合的正面视角步态识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·步态识别和分析的应用 | 第13-14页 |
| ·步态识别的研究难点 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 基于改进背景减除法的运动目标检测 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·常用的目标检测方法 | 第18-20页 |
| ·背景减差法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·背景建模 | 第20-22页 |
| ·改进的背景减差法 | 第22-24页 |
| ·形态学去噪 | 第24-26页 |
| ·连通性分析和去除冗余帧 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 利用人体左右腿最低点间的距离求周期 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·正面步态周期检测 | 第28-38页 |
| ·定位划分左右脚的最佳点(P 点) | 第29-32页 |
| ·利用像素点之差求周期 | 第32-34页 |
| ·利用人体左右腿最低点间的距离求周期 | 第34-35页 |
| ·利用人体下肢角度求周期 | 第35-37页 |
| ·周期检测方法分析 | 第37-38页 |
| ·提取关键帧并归一化 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 静动态特征提取 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·步态特征提取方法简介 | 第40-43页 |
| ·基于模型方法的特征提取 | 第40-42页 |
| ·基于无模型方法的特征提取 | 第42-43页 |
| ·特征提取 | 第43-49页 |
| ·Hu 矩和统一 Hu 矩特征提取 | 第43-48页 |
| ·下肢关节角度特征提取 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于支持向量机和特征融合的步态识别 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·常用的模式识别简介 | 第50-51页 |
| ·支持向量机 | 第51-54页 |
| ·支持向量机的原理 | 第51-54页 |
| ·支持向量机核函数的分类 | 第54页 |
| ·步态识别数据库 | 第54-56页 |
| ·基于特征融合的正面步态识别 | 第56-61页 |
| ·基于统一 Hu 矩和步态周期特征融合的识别算法 | 第56-57页 |
| ·基于统一 Hu 矩和下肢角度特征融合的识别算法 | 第57-59页 |
| ·基于多特征融合的识别算法 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
