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适于重要场所个人身份的步态识别技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-29页
   ·选题的背景和意义第12-15页
   ·步态识别研究内容第15-17页
   ·步态识别研究现状第17-26页
     ·步态识别研究国内外现状第17-18页
     ·现有的步态特征提取与识别方法第18-25页
     ·步态识别技术的研究难点第25-26页
   ·本文的实验数据库第26-27页
   ·本文的主要工作第27页
   ·本文的内容安排第27-29页
第2章 步态检测和步态表征第29-41页
   ·引言第29页
   ·步态检测第29-34页
     ·图像预处理第29-30页
     ·目标检测第30-33页
     ·形态学处理第33-34页
   ·步态周期性分析第34-36页
     ·步态周期检测概述第34-35页
     ·周期检测第35-36页
   ·步态表征—步态能量图像(GEI)第36-40页
     ·步态能量图像理论第36-38页
     ·步态能量图像优点分析第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第3章 基于步态能量图像向量的特征提取第41-59页
   ·引言第41-42页
   ·主成分分析(PCA)第42-44页
     ·K-L变换的原理第42-44页
     ·PCA算法特征提取第44页
   ·核主成分分析(KPCA)第44-48页
     ·核主成分分析算法第44-47页
     ·核函数的选择第47-48页
     ·KPCA算法特征提取第48页
   ·线性判别分析(LDA)第48-53页
     ·线性判别分析的基本原理第49-50页
     ·Fisher线性鉴别法和F-S线性鉴别法第50-51页
     ·LDA算法特征提取第51-52页
     ·线性判别分析存在的问题和解决办法第52-53页
     ·PCA+LDA方法第53页
   ·核线性判别分析(KLDA)第53-56页
     ·核线性判别分析方法基本原理第54-55页
     ·KLDA方法具体算法第55-56页
     ·KPCA+LDA方法第56页
   ·三种方法的比较分析第56-58页
     ·PCA和LDA的比较第56页
     ·PCA和KPCA的比较第56-57页
     ·LDA和KLDA的比较第57页
     ·KPCA和KLDA的比较第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第4章 基于步态能量图像矩阵的特征提取第59-74页
   ·引言第59-60页
   ·二维主成分分析(2DPCA)第60-65页
     ·二维主成分分析算法第60-61页
     ·图像的主成分向量和特征矩阵第61-62页
     ·2DPCA的优缺点第62页
     ·行列相结合的二维主成分分析((2D)~2PCA)第62-64页
     ·加权二维主成分分析第64-65页
   ·二维线性判别分析(2DLDA)第65-67页
     ·2DLDA主要思想和最优特征提取矩阵第66-67页
     ·特征提取第67页
   ·双向2DLDA变换(B2DLDA)算法第67-69页
     ·列方向的2DLDA(L-2DLDA)算法第67-68页
     ·B2DLDA算法第68-69页
   ·核二维主成分分析算法(K2DPCA)第69-71页
   ·2DPCA+2DLDA方法第71-72页
   ·K2DPCA+2DLDA方法第72页
   ·本章小结第72-74页
第5章 步态特征分类识别及实验第74-89页
   ·步态特征的分类识别第74-75页
     ·最近邻法第74-75页
     ·分类器第75页
   ·步态识别方法验证实验设计第75-79页
     ·基于步态能量图像向量的特征提取实验步骤第76-77页
     ·基于步态能量图像矩阵的特征提取实验步骤第77-79页
   ·基于步态能量图向量的特征提取实验第79-80页
   ·基于步态能量图矩阵的特征提取实验第80-85页
     ·二维主成分分析实验结果与分析第81-82页
     ·二维线性判别分析实验结果与分析第82-84页
     ·二维主成分分析与二维线性判别分析结合的特征提取实验第84-85页
   ·两类特征提取方法步态识别实验结果对比分析第85-87页
   ·本章小结第87-89页
结论第89-92页
参考文献第92-102页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第102-103页
致谢第103页

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