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基于视频的步态识别

摘要第1-7页
Abstract第7-18页
第一章 绪论第18-23页
   ·研究背景和意义第18-19页
   ·研究方法和技术路线第19-20页
   ·本文内容第20-22页
     ·研究目的第20-21页
     ·本文的贡献第21-22页
   ·本文内容组织第22-23页
第二章 步态识别概述和步态数据库第23-38页
   ·步态识别的基本任务第23-26页
   ·单摄像机二维步态识别第26-29页
     ·基于二维图像特征/外观的步态识别方法第26-28页
     ·基于模型的方法第28-29页
   ·三维步态识别第29-31页
   ·步态数据库第31-38页
     ·当前可用数据库第31-32页
     ·UCSD 数据库第32-33页
     ·CMU MoBo 数据库第33-35页
     ·USF 数据库第35-38页
第三章 人体运动分析概述第38-57页
   ·人体检测第40-43页
     ·运动分割第40-42页
     ·物体分类第42-43页
   ·跟踪第43-50页
     ·基于模型的跟踪第44-47页
     ·基于区域的跟踪第47页
     ·基于动态轮廓线的跟踪第47-48页
     ·基于特征的跟踪第48页
     ·基于学习的跟踪第48-50页
   ·行为理解第50-54页
     ·算法概述第50-52页
     ·行为识别第52-53页
     ·语义描述第53-54页
   ·开放性问题第54-56页
     ·分割第54页
     ·遮挡处理第54-55页
     ·三维建模和跟踪第55页
     ·使用多个摄像机第55页
     ·动作理解第55-56页
     ·性能评估第56页
   ·小结第56-57页
第四章 时空模板支持的步态识别第57-68页
   ·基于幅值谱的步态识别第57-64页
     ·相关工作第57页
     ·时空模板及其谱特征第57-61页
     ·步态识别算法及结果第61-64页
   ·基于反射对称描述子的步态识别第64-67页
     ·识别算法第64页
     ·反射对称描述子第64-66页
     ·步态识别实验及结果第66-67页
   ·小结第67-68页
第五章 小波矩描述与步态识别第68-90页
   ·小波矩理论第68-70页
   ·小波速度矩第70-79页
     ·基本理论第70-72页
     ·步态识别实验和结果第72-79页
     ·小结第79页
   ·小波矩和反射对称的结合第79-90页
     ·小波反射对称矩第79-80页
     ·结合小波速度矩和反射对称用于步态识别第80页
     ·步态识别实验和结果第80-88页
     ·小结第88-90页
第六章 步态序列的分形维数小波分析描述子第90-119页
   ·分形维数第90-92页
     ·分形概念第90-91页
     ·分形与分形维数第91-92页
   ·步态的分形维数小波描述子第92-108页
     ·计算步骤第92-98页
     ·步态识别实验与结果第98-108页
   ·广义小波分析的分形维数步态描述子第108-114页
     ·相关工作和基本思想第108-109页
     ·广义 M 进制多尺度分析和训练滤波器第109-112页
     ·实验与比较第112-114页
   ·方法比较第114-118页
     ·时间花销第115页
     ·ERR 比较第115-116页
     ·识别率比较第116页
     ·步态速度处理第116-118页
   ·小结第118-119页
第七章 三维步态识别第119-150页
   ·跟踪初始化第119-122页
   ·基于小波矩的运动检索与模拟第122-137页
     ·预处理第123-125页
     ·运动识别和动作检索第125-127页
     ·数据库建立和组织第127-132页
     ·小结第132-137页
   ·基于多个视频序列的人体运动跟踪第137-140页
   ·多摄像机步态仿真与识别第140-143页
     ·特征选取第140-143页
     ·序列匹配第143页
   ·实验与比较第143-148页
   ·小结第148-150页
第八章 结束语第150-154页
   ·本文内容回顾第150-151页
   ·将来的工作第151-154页
参考文献第154-165页
附录:重要的英文缩写第165-166页
致谢第166-168页
作者简历第168-170页

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