基于稀疏表示的人体步态识别算法研究



基于稀疏表示的人体步态识别算法研究

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基于稀疏表示的人体步态识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-20页
1.1 课题的来源与背景	第10-11页
1.2 课题研究的目的和意义	第11-15页
1.3 国内外研究现状及分析	第15-17页
1.3.1 步态识别的国内外研究现状	第15-16页
1.3.2 步态识别的研究现状简析	第16-17页
1.4 论文主要研究内容与结构	第17-20页
第2章步态检测与步态运动周期的提取	第20-30页
2.1 引言	第20页
2.2 步态视频图像采集	第20-22页
2.3 人体步态检测	第22-24页
2.3.1 背景建模	第22-23页
2.3.2 差分运算	第23页
2.3.3 阈值分割	第23-24页
2.4 步态轮廓的提取	第24-26页
2.4.1 高斯混合模型	第24-25页
2.4.2 期望最大化算法	第25页
2.4.3 基于GMM和EM的步态轮廓提取	第25-26页
2.5 步态运动周期的提取	第26-28页
2.6 实验结果	第28-29页
2.7 本章小结	第29-30页
第3章步态特征的提取	第30-39页
3.1 引言	第30页
3.2 转换能量图特征提取	第30-32页
3.3 GABOR特征提取	第32-35页
3.4 局部二值模型特征描述	第35-38页
3.5 本章小结	第38-39页
第4章基于稀疏表示的步态识别算法	第39-54页
4.1 引言	第39-40页
4.2 信号的稀疏表示	第40-45页
4.2.1 稀疏表示理论	第40-41页
4.2.2 稀疏表示算法与字典构造	第41-45页
4.3 基于稀疏表示的人体步态识别	第45-46页
4.4 实验结果	第46-52页
4.4.1 数据集的选择	第46-49页
4.4.2 与典型步态算法比较与分析	第49-52页
4.5 本章小结	第52-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第63-65页
致谢	第65-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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