| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·课题研究的背景、目的和意义 | 第12-14页 |
| ·课题研究现状 | 第14-23页 |
| ·步态特征表达、提取的研究现状 | 第16-22页 |
| ·步态周期检测的研究现状 | 第22-23页 |
| ·本文的主要研究内容与章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 步态周期检测 | 第25-46页 |
| ·步态周期的定义 | 第25-26页 |
| ·基于区域特征分析的步态周期检测 | 第26-28页 |
| ·视频序列预处理 | 第26-28页 |
| ·基于区域特征分析的步态周期检测 | 第28页 |
| ·正面步态的周期检测 | 第28-35页 |
| ·根据头部观测正面步态的周期性 | 第29页 |
| ·根据颈部到脐部观测正面步态的周期性 | 第29-30页 |
| ·根据臀部观测正面步态的周期性 | 第30-31页 |
| ·根据腿部和脚部观测正面步态的周期性 | 第31-33页 |
| ·根据下臂区域观测正面步态的周期性 | 第33-34页 |
| ·正面步态周期检测的实验结果 | 第34-35页 |
| ·非正面步态的周期检测 | 第35-45页 |
| ·基于面积的步态周期检测方法 | 第36-39页 |
| ·基于质心的步态周期检测方法 | 第39-40页 |
| ·基于拟合椭圆(或圆)的步态周期检测方法 | 第40-42页 |
| ·基于极点的步态周期检测方法 | 第42页 |
| ·基于边界框的步态周期检测方法 | 第42-43页 |
| ·各种方法的对比研究 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于线性插值的矩阵步态识别 | 第46-68页 |
| ·基于线性插值的矩阵步态识别算法框架的构造 | 第46-48页 |
| ·框架的实例化 | 第48-64页 |
| ·投影特征 | 第48-50页 |
| ·Hough 变换特征 | 第50-53页 |
| ·Trace 变换特征 | 第53-61页 |
| ·Fan-Beam 映射特征 | 第61-64页 |
| ·基于线性插值的矩阵步态识别框架的本质 | 第64-66页 |
| ·基于线性插值的矩阵步态识别的各种实例比较 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于分块矩阵的步态识别 | 第68-91页 |
| ·基于广义主成分分析的步态识别算法 | 第68-76页 |
| ·步态能量图像数据的获取 | 第68-69页 |
| ·基于广义主成分分析的步态识别 | 第69-74页 |
| ·多视角的决策级融合 | 第74-76页 |
| ·基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法 | 第76-80页 |
| ·子模式的划分方式 | 第76-77页 |
| ·子模式的完全二维主成分分析 | 第77-78页 |
| ·与完全二维主成分分析的关系 | 第78-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-80页 |
| ·基于子模式的完全二维线性判别主成分分析的步态识别算法 | 第80-83页 |
| ·二维线性判别分析 | 第80-82页 |
| ·完全二维线性判别主成分分析 | 第82页 |
| ·子模式的完全二维线性判别主成分分析 | 第82-83页 |
| ·基于子模式的完全二维局部保留主成分分析步态识别算法 | 第83-90页 |
| ·二维局部保留投影 | 第83-86页 |
| ·二维局部保留投影与二维主成分分析的关系 | 第86页 |
| ·二维局部保留投影与二维线性判别分析的关系 | 第86-87页 |
| ·完全的二维局部保留主成分分析 | 第87-88页 |
| ·基于子模式的完全二维局部保留主成分分析步态识别算法 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 基于线性插值的张量步态识别 | 第91-126页 |
| ·多重线性主成分分析算法及其讨论 | 第92-99页 |
| ·多重线性主成分分析算法 | 第92-94页 |
| ·全投影分析 | 第94-95页 |
| ·收敛性 | 第95-96页 |
| ·主成分分析家族算法之间的关系 | 第96-98页 |
| ·与多重线性判别分析的关系 | 第98-99页 |
| ·多重线性主成分分析的优点 | 第99页 |
| ·基于线性插值的张量步态识别 | 第99-111页 |
| ·线性插值的归一化方法 | 第99-101页 |
| ·张量步态样本的选取 | 第101-105页 |
| ·基于方差信息的张量向量化 | 第105-111页 |
| ·带有类判别信息的张量步态识别 | 第111-119页 |
| ·考虑类判别信息的张量向量化 | 第111-112页 |
| ·多重线性主成分分析结合线性判别分析 | 第112-113页 |
| ·多重线性主成分分析结合不相关线性判别分析 | 第113-116页 |
| ·多重线性主成分分析结合正交线性判别分析 | 第116-118页 |
| ·各种方法的对比总结 | 第118-119页 |
| ·带有类判别信息的分块张量步态识别 | 第119-125页 |
| ·方案一 | 第119-122页 |
| ·方案二 | 第122-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-142页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第142-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 附录A | 第146-149页 |
| 附录B | 第149-151页 |
