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基于步态触觉信息的身份识别研究
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基于步态触觉信息的身份识别研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-14 页
第一章 绪论第14-32 页
　　· 研究背景和意义第14-22 页
　　　　· 研究背景第14-17 页
　　　　· 研究意义第17-22 页
　　· 步态识别研究现状第22-27 页
　　· 本文研究目的第27-28 页
　　· 本文研究方法第28-29 页
　　· 本文结构和研究内容第29-32 页
第二章 步态识别基础第32-68 页
　　· 步态的运动生物力学描述第32-41 页
　　　　· 步态的时空参数描述第33-35 页
　　　　· 步态的运动学参数描述第35-36 页
　　　　· 步态的动力学参数描述第36-41 页
　　· 步态识别的多学科交叉特色第41-44 页
　　· 步态触觉信息采集第44-52 页
　　　　· 足底压力测量技术第44-46 页
　　　　· 步态触觉信息采集通道第46-50 页
　　　　· 步态触觉信息采集流程第50-52 页
　　· 步态数据预处理第52-62 页
　　　　· 去噪第52-56 页
　　　　· 数据标准化第56-59 页
　　　　· 维数归一化第59-60 页
　　　　· 波形对齐第60-61 页
　　　　· 样本拆分第61-62 页
　　· 步态数据重复性验证第62-66 页
　　　　· 数据重复性验证方法第62-64 页
　　　　· 重复性验证结果第64-66 页
　　· 本章小结第66-68 页
第三章 步态触觉信息数据库第68-98 页
　　· 引言第68-69 页
　　· 现存的步态数据库第69-80 页
　　· ITCSH GaitⅠ步态数据库第80-84 页
　　　　· 数据采集环境设置第80-81 页
　　　　· 数据采集系统配置第81 页
　　　　· 数据集描述第81-84 页
　　· ITCSH GaitⅡ步态数据库第84-88 页
　　　　· 数据采集环境设置第84-85 页
　　　　· 数据采集系统配置第85 页
　　　　· 数据集描述第85-88 页
　　· ITCSH GaitⅢ步态数据库第88-97 页
　　　　· 数据采集环境设置第89 页
　　　　· 数据采集系统配置第89-91 页
　　　　· 数据集描述第91-97 页
　　· 本章小结第97-98 页
第四章 步态触觉特征提取与选择第98-124 页
　　· 概述第98-103 页
　　　　· 特征提取与特征选择的概念第98-99 页
　　　　· 特征提取方法选择第99-101 页
　　　　· 特征选择方法选择第101-103 页
　　· 基于波形特征点检测的时域步态特征提取第103-112 页
　　　　· 时域步态特征表示第104-108 页
　　　　· 实验结果与分析第108-112 页
　　· 基于小波包分解的频域步态特征提取第112-116 页
　　　　· 小波包变换简介第112-114 页
　　　　· 小波包分解提取步态特征的方法和结果第114-116 页
　　· 步态特征选择第116-123 页
　　　　· 基于模糊 C 均值判据的步态特征选择第117-120 页
　　　　　　· FCM 算法基本思想第117 页
　　　　　　· 基于 FCM 算法的步态特征选择步骤第117-118 页
　　　　　　· 实验结果与分析第118-120 页
　　　　· 基于相关性测度的步态特征选择第120-122 页
　　　　　　· CFS 法基本思想第120-121 页
　　　　　　· CFS 法算法步骤第121-122 页
　　　　· 基于主分量分析的步态特征选择第122 页
　　　　· 基于支持向量机的步态特征选择第122-123 页
　　· 本章小结第123-124 页
第五章 基于支持向量机的步态识别与特征选择第124-148 页
　　· 近邻分类器与分类性能评估第124-128 页
　　　　· K-近邻分类法第124-126 页
　　　　· 分类性能评估指标第126-127 页
　　　　· 分类性能评估方法——交叉验证第127-128 页
　　· 基于支持向量机的步态识别第128-137 页
　　　　· 支持向量机简介第129-131 页
　　　　· 支持向量机的核函数选择与参数优化第131-133 页
　　　　· 实验结果与分析第133-136 页
　　　　· 本节小结第136-137 页
　　· 步态特征选择结果与分析第137-141 页
　　· 基于步态特征的个人信息恢复第141-145 页
　　　　· 概述第141-143 页
　　　　· 体重恢复数学模型及结果第143-145 页
　　　　· 身高恢复数学模型及结果第145 页
　　· 本章小结第145-148 页
第六章 基于多分类器集成系统的步态识别第148-162 页
　　· 概述第148-153 页
　　　　· 行走速度对步态识别的影响第148-150 页
　　　　· 多分类器集成系统及其构造方法第150-152 页
　　　　· 基分类器输出的融合决策方法第152-153 页
　　· 基于旋转森林的步态识别第153-160 页
　　　　· 旋转森林简介及算法框架第153-156 页
　　　　· 基于分布式投票的分类方法第156 页
　　　　· 实验结果与分析第156-160 页
　　· 本章小结第160-162 页
第七章 总结与展望第162-170 页
　　· 研究工作总结第162-164 页
　　· 创新点摘要第164-165 页
　　· 未来研究工作展望第165-170 页
参考文献第170-180 页
附录 步态信息采集实验参与者情况调查表第180-181 页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第181-183 页
致谢第183-185页

本篇论文共185页，点击这进入下载页面。
 
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