基于步态特征的身份识别技术研究



基于步态特征的身份识别技术研究

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基于步态特征的身份识别技术研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-10 页
第一章绪论	第10-19 页
· 生物特征识别技术	第10-11 页
· 步态识别技术综述	第11-16 页
· 步态识别及其研究内容	第11-13 页
· 国内外研究现状	第13-15 页
· 步态识别技术的研究难点	第15-16 页
· 本文的主要工作与创新	第16-17 页
· 本文的内容安排	第17-19 页
第二章步态数据预处理及周期性分析	第19-31 页
· 引言	第19 页
· 步态数据预处理	第19-25 页
· 背景估计	第20-22 页
· 目标检测与分割	第22-23 页
· 后处理	第23-25 页
· 步态数据的周期性分析	第25-27 页
· 步态周期的定义	第25-26 页
· 步态周期的计算	第26-27 页
· 实验数据来源	第27-29 页
· UCSD数据库	第27-28 页
· CMU数据库	第28-29 页
· 实验假设条件	第29 页
· 木章小结	第29-31 页
第三章基于感知轮廓描绘子的步态识别算法	第31-59 页
· 引言	第31 页
· 感知轮廓描绘子	第31-34 页
· 感知轮廓描绘子的定义	第32 页
· 参数取值讨论	第32-34 页
· 运动轮廓提取	第34-36 页
· 成分分析和线性判别函数	第36-43 页
· 主成分分析	第37-39 页
· Fisher线性判别分析	第39-42 页
· 多重判别分析	第42-43 页
· 模式分类	第43-49 页
· 算法流程	第43-44 页
· 训练过程	第44-47 页
· 识别过程	第47-49 页
· 实验结果与分析	第49-58 页
· 实验结果	第49-52 页
· 性能分析	第52 页
· 算法比较	第52-58 页
· 本章小结	第58-59 页
第四章基于区域特征的步态识别算法	第59-78 页
· 引言	第59 页
· 算法思想	第59-60 页
· 区域特征提取	第60-61 页
· 区域目标面积特征	第60-61 页
· 区域方差特征	第61 页
· 模式分类	第61-66 页
· 图像模板化	第61-63 页
· 算法流程	第63 页
· 训练过程	第63-64 页
· 识别过程	第64-66 页
· 实验结果与分析	第66-76 页
· 实验结果	第66-68 页
· 性能分析	第68-69 页
· 算法比较	第69-76 页
· 本章小结	第76-78 页
第五章基于动态特征的步态识别算法	第78-94 页
· 引言	第78 页
· 算法思想	第78-79 页
· 动态特征提取	第79-81 页
· 动态方差特征	第79-80 页
· 动态能量特征	第80-81 页
· 模式分类	第81-83 页
· 算法流程	第81-82 页
· 训练过程	第82 页
· 识别过程	第82-83 页
· 实验结果与分析	第83-93 页
· 实验结果	第83-85 页
· 性能分析	第85-86 页
· 算法比较	第86-93 页
· 本章小结	第93-94 页
第六章基于模型的算法及融合理论在步态识别中的应用	第94-116 页
· 引言	第94 页
· 基于模型的步态识别算法研究	第94-99 页
· 钟摆模型	第94-96 页
· 椭圆模型	第96 页
· 人字型模型	第96-97 页
· 线图模型	第97-99 页
· 融合理论及其在步态识别中的应用	第99-100 页
· 特征级融合	第99-100 页
· 决策级融合	第100 页
· 一种融合了线图模型和静态特征的步态识别新算法	第100-115 页
· 基于线图模型的动态特征提取	第101-104 页
· 基于整体的静态特征提取	第104 页
· 融合策略	第104-106 页
· 模式分类	第106-107 页
· 实验结果与分析	第107-115 页
· 本章小结	第115-116 页
第七章总结与展望	第116-120 页
· 论文总结	第116-118 页
· 论文不足之处与进一步的深入研究	第118-120 页
参考文献	第120-127 页
攻读博士学位期间发表论文和参加科研情况说明	第127-129 页
致谢	第129-130 页

本篇论文共130页，点击这进入下载页面。

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