基于帧差能量图的步态识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| ·步态识别技术综述 | 第12-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·步态识别研究内容 | 第14-15页 |
| ·步态数据库 | 第15-17页 |
| ·步态识别研究难点 | 第17页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 2 步态识别研究方法 | 第19-36页 |
| ·运动目标检测方法 | 第19-22页 |
| ·背景差分法 | 第19-20页 |
| ·时间差分法 | 第20-21页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·特征提取方法 | 第22-23页 |
| ·基于模型的方法 | 第22页 |
| ·基于非模型的方法 | 第22-23页 |
| ·模式分类法 | 第23-35页 |
| ·最近邻分类法 | 第24页 |
| ·隐马尔可夫模型分类法 | 第24-34页 |
| ·其他模式分类方法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 步态图像的预处理 | 第36-44页 |
| ·背景建模 | 第36-37页 |
| ·运动检测 | 第37-39页 |
| ·背景差分 | 第38页 |
| ·二值化 | 第38-39页 |
| ·形态学处理 | 第39-41页 |
| ·腐蚀 | 第39-40页 |
| ·膨胀 | 第40页 |
| ·开运算和闭运算 | 第40-41页 |
| ·图像连通性分析 | 第41-42页 |
| ·步态周期检测 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于帧差能量图行质量向量的步态识别算法 | 第44-56页 |
| ·步态图像预处理 | 第44-45页 |
| ·假设条件 | 第44页 |
| ·步态图像预处理过程 | 第44-45页 |
| ·步态特征提取 | 第45-49页 |
| ·提取步态帧差能量图 | 第45-47页 |
| ·提取帧差能量图的行质量向量 | 第47-48页 |
| ·从帧差能量图序列中提取步态关键帧 | 第48-49页 |
| ·用帧差能量图行质量向量构建CHMM模型 | 第49-51页 |
| ·基于CHMM模型的步态识别算法 | 第51-52页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第52-54页 |
| ·实验数据集的选择 | 第53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-59页 |
| ·本文的研究成果与不足 | 第56-57页 |
| ·对未来工作的展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录A | 第63-64页 |
| 致谢#@@页 |
