基于多特征融合的正面视角步态识别研究



基于多特征融合的正面视角步态识别研究

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基于多特征融合的正面视角步态识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 课题背景及研究意义	第10-12页
· 步态识别技术综述	第12-14页
· 步态识别技术的研究现状	第14-16页
· 国外研究现状	第14-15页
· 国内研究现状	第15-16页
· 本文主要研究内容	第16-18页
第2章基于改进背景减除法的运动目标提取	第18-30页
· 引言	第18页
· 常用的目标提取方法	第18-20页
· 背景减除法	第18-19页
· 帧间差分法	第19页
· 光流法	第19-20页
· 基于背景减除法的行人目标轮廓提取	第20-24页
· 背景建模	第20-21页
· 差分及二值化	第21-22页
· 图像后处理	第22-24页
· 改进的人体目标提取方法	第24-27页
· 分区域后处理	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章基于人体下肢特征的步态周期检测	第30-39页
· 引言	第30-31页
· 正面步态周期检测	第31-36页
· 感兴趣区域划分	第31页
· 利用下肢长度比值求周期	第31-34页
· 利用下肢摆动区域面积求周期	第34-36页
· 周期检测方法分析比较	第36页
· 关键帧提取与归一化	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第4章多步态特征提取与融合	第39-48页
· 引言	第39-40页
· 特征提取方法简介	第40-42页
· 基于模型的特征提取	第40-42页
· 基于非模型的特征提取	第42页
· 步态特征提取	第42-45页
· 感兴趣区域PCA特征提取	第43-44页
· 下肢动态特征的提取	第44-45页
· 特征融合	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章基于支持向量机的步态识别	第48-58页
· 引言	第48-49页
· 支持向量机	第49-51页
· 支持向量机分类原理	第49-51页
· 支持向量机核函数分类	第51页
· 步态数据库介绍	第51-53页
· 基于支持向量机的正面步态识别	第53-57页
· 基于感兴趣区域PCA外形特征和步态周期特征融合的识别算法	第53-54页
· 基于感兴趣区域PCA外形特征和下肢动态特征融合的识别算法	第54-56页
· 基于多特征融合的识别算法	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-64页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第64-65页
致谢	第65-66页
作者简介	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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