模式识别中图元识别和脚步声识别的研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图表目录 | 第9-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| ·概述 | 第11-13页 |
| ·图像识别 | 第11-12页 |
| ·声音识别 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·基于 Hough变换的图元识别研究现状 | 第13-14页 |
| ·各种声音识别的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于 Hough变换的图元识别 | 第17-33页 |
| ·基于 Hough变换的解析图元识别 | 第17-20页 |
| ·Hough变换的原理 | 第17-19页 |
| ·Hough变换检测直线 | 第17-18页 |
| ·Hough变换检测圆 | 第18-19页 |
| ·HT算法的实现与测试 | 第19-20页 |
| ·实际应用 | 第20页 |
| ·基于广义 Hough变换的非解析图元识别 | 第20-27页 |
| ·广义 Hough变换的基本原理 | 第20-21页 |
| ·R表的建立 | 第21-26页 |
| ·多索引方法 | 第21-22页 |
| ·梯度(Gradient)方向作索引 | 第22-24页 |
| ·法线(Normal)方向作索引 | 第24-26页 |
| ·创建模板 | 第26页 |
| ·非解析图形的检测 | 第26-27页 |
| ·程序设计与实现 | 第27-32页 |
| ·概要设计 | 第27-28页 |
| ·详细设计 | 第28-29页 |
| ·“图像预处理”模块 | 第28页 |
| ·“创建模板”模块 | 第28-29页 |
| ·“检测图形”模块 | 第29页 |
| ·结果测试与分析 | 第29-31页 |
| ·测试一:文字识别 | 第29-30页 |
| ·测试二:不同型号的工具识别 | 第30-31页 |
| ·实际应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于声音识别技术的脚步声识别 | 第33-64页 |
| ·各种声音样本介绍 | 第33-34页 |
| ·非脚步声样本 | 第34页 |
| ·脚步声样本 | 第34页 |
| ·连续脚步声的节奏周期检测 | 第34-55页 |
| ·周期检测算法 | 第35-41页 |
| ·自相关算法 | 第35-36页 |
| ·三电平中心削波自相关算法 | 第36-38页 |
| ·一电平削波自相关算法 | 第38-39页 |
| ·平均幅度差算法 | 第39-40页 |
| ·自相关与平均幅度差结合算法 | 第40-41页 |
| ·结果测试与分析 | 第41-49页 |
| ·第一组测试:不同行走方式 | 第41-43页 |
| ·第二组测试:不同的鞋 | 第43-46页 |
| ·第三组测试:不同的地面材质 | 第46-49页 |
| ·结果分析 | 第49页 |
| ·改进的周期检测算法 | 第49-55页 |
| ·基本原理 | 第49-51页 |
| ·脚步声样本测试 | 第51-54页 |
| ·非脚步声样本测试 | 第54-55页 |
| ·单一脚步声的特征提取与识别 | 第55-63页 |
| ·端点检测 | 第56-59页 |
| ·特征提取 | 第59-60页 |
| ·脚步声识别 | 第60-63页 |
| ·DTW基本原理 | 第60-61页 |
| ·模板训练 | 第61-62页 |
| ·匹配结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·主要研究结论 | 第64-65页 |
| ·今后工作设想 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间参与的学术活动 | 第69-70页 |
| 一、发表的学术论文 | 第69页 |
| 二、参加的学术研讨会 | 第69页 |
| 三、参与的主要科研项目 | 第69页 |
| 四、获奖情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录1 不同型号工具的识别结果 | 第71-74页 |
| 附录2 各种声音信号的周期性检测结果 | 第74-90页 |
