基于信息融合的红外步态识别新技术研究



基于信息融合的红外步态识别新技术研究

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基于信息融合的红外步态识别新技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
目录	第9-11页
Contents	第11-13页
第一章绪论	第13-21页
· 研究背景及意义	第13-15页
· 国内外研究现状	第15-19页
· 国外研究现状	第15-17页
· 国内研究现状	第17-19页
· 本文的主要研究内容	第19页
· 本文的内容组织	第19-21页
第二章信息融合基本理论	第21-29页
· 信息融合概述	第21-25页
· 图像融合	第25-26页
· 多分类器融合	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章红外步态融合分割研究	第29-45页
· 红外热成像原理	第29-32页
· 混合高斯模型	第32-33页
· 脉冲耦合神经网络(PCNN)	第33-34页
· 多模态免疫进化算法	第34-35页
· 曲波变换	第35-37页
· 融合分割算法	第37-40页
· 实验结果与分析	第40-44页
· 主观视觉效果	第41-42页
· 客观评价	第42-43页
· 误检率	第43页
· 算法执行时间	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章红外步态特征融合研究	第45-65页
· 红外步态特征	第45-55页
· 常用特征	第45-54页
· 基于Brushlet变换的红外步态特征	第54-55页
· 特征融合	第55-62页
· 支持向量机	第55-59页
· 粗糙集	第59-60页
· 粗糙集支持向量机	第60-61页
· 基于粗糙集SVM的特征融合模型	第61-62页
· 实验与分析	第62-64页
· 本章小结	第64-65页
第五章红外步态融合识别研究	第65-94页
· 引言	第65-66页
· 单分类器识别模型构建	第66-80页
· 轮廓波包网络识别模型构建	第66-75页
· 仿生模式量子网络识别模型构建	第75-80页
· 多分类器融合识别算法	第80-88页
· 度量级融合	第80-83页
· 决策级融合	第83-88页
· 实验结果与分析	第88-92页
· 实验一	第89页
· 实验二	第89-90页
· 实验三	第90-91页
· 实验四	第91-92页
· 本章小结	第92-94页
总结与展望	第94-97页
·内容总结	第94-95页
·创新之处	第95页
·工作展望	第95-97页
参考文献	第97-112页
攻读博士学位期间发表的论文	第112-115页
致谢	第115页

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