基于多特征融合的人体行为识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 人体行为识别基础理论 | 第13-23页 |
| 2.1 人体运动分析 | 第13-15页 |
| 2.1.1 人体行为种类 | 第13页 |
| 2.1.2 步行运动的分析 | 第13-14页 |
| 2.1.3 步态相位的划分 | 第14-15页 |
| 2.2 人体行为识别方法研究内容 | 第15-22页 |
| 2.2.1 人体行为识别系统结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 数据采集 | 第16页 |
| 2.2.3 滤波和数据分割 | 第16-17页 |
| 2.2.4 特征提取与选择 | 第17-19页 |
| 2.2.5 识别方法 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 传感器数据采集系统的搭建 | 第23-31页 |
| 3.1 传感器数据采集系统总体架构 | 第23-24页 |
| 3.2 芯片选型与电路设计 | 第24-30页 |
| 3.2.1 主控芯片选型 | 第24页 |
| 3.2.2 传感芯片选型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 无线通讯模块选型 | 第25-27页 |
| 3.2.4 Pedar-X分布式足底压力鞋垫 | 第27-29页 |
| 3.2.5 系统接口电路 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小节 | 第30-31页 |
| 第四章 多特征融合的复杂路况步态相位识别方法 | 第31-41页 |
| 4.1 步态相位的划分 | 第31-32页 |
| 4.2 数据采集和特征提取 | 第32-36页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第32-33页 |
| 4.2.2 多特征提取 | 第33-35页 |
| 4.2.3 特征对比 | 第35-36页 |
| 4.3 分类识别方法 | 第36-38页 |
| 4.4 实验与分析 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 多特征融合的人体行为识别方法 | 第41-50页 |
| 5.1 传感器数据的采集 | 第41-42页 |
| 5.2 传感器数据的处理 | 第42-47页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第42页 |
| 5.2.2 多特征提取 | 第42-47页 |
| 5.3 人体行为识别方法 | 第47-48页 |
| 5.4 实验与分析 | 第48-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 全文总结 | 第50-51页 |
| 6.2 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
