| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·步态识别技术的研究动态 | 第8页 |
| ·步态识别技术的发展前景 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 步态识别技术 | 第12-17页 |
| ·生物识别技术 | 第12-13页 |
| ·什么是生物特征识别技术 | 第12页 |
| ·生物识别技术的应用 | 第12-13页 |
| ·步态识别 | 第13-17页 |
| ·步态识别的基本介绍 | 第13页 |
| ·步态识别的基本工作原理 | 第13-14页 |
| ·步态识别的主要软件算法 | 第14-17页 |
| 第三章 基于闸机传感器通道的模式识别系统的设计 | 第17-23页 |
| ·闸机的基本结构 | 第17页 |
| ·闸机内部的控制模块 | 第17-19页 |
| ·传感器通道的设置方案 | 第19-22页 |
| ·红外传感器的物理位置及工作状态 | 第19-20页 |
| ·红外传感器状态的数据表示 | 第20-21页 |
| ·通信协议 | 第21-22页 |
| ·人在传感器通道中的行为模式 | 第22-23页 |
| 第四章 基于XYT模型的人体步态参数的快速获取方法 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像序列的时空模型 | 第23-31页 |
| ·时空模型的基本思想 | 第23-24页 |
| ·步态检测 | 第24-25页 |
| ·步态轨迹的模拟 | 第25-27页 |
| ·特殊行为模式下的XYT模型分析 | 第27-31页 |
| 第五章 离散状态下的步态识别算法的研究 | 第31-52页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·离散的XYT模型 | 第31-35页 |
| ·基本思想 | 第31-33页 |
| ·定义离散点模式 | 第33-34页 |
| ·两条双绞线离散点的提取及拟合 | 第34-35页 |
| ·仿真软件对离散状态XYT模型的实现 | 第35-38页 |
| ·基于离散值的步态建模 | 第38-39页 |
| ·步态模式 | 第39-45页 |
| ·实验中传感器通道的设置方案 | 第39-41页 |
| ·物体通过闸机产生的步态模式 | 第41页 |
| ·单个人通过闸机产生的步态模式 | 第41-43页 |
| ·两人通过闸机产生的步态模式 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45页 |
| ·步态识别算法 | 第45-52页 |
| ·算法的流程 | 第45-46页 |
| ·算法的描述 | 第46-47页 |
| ·仿真实验的开发环境与结果分析 | 第47-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |