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基于步态能量图和加权质量向量的步态识别研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-6页 | Abstract | 第6-11页 | 插图索引 | 第11-12页 | 第1章 引言 | 第12-17页 | ·生物特征识别技术 | 第12页 | ·步态和步态识别 | 第12-13页 | ·步态识别的研究意义和背景 | 第13-14页 | ·智能监控应用 | 第14页 | ·计算机人体行为分析 | 第14页 | ·步态识别研究内容 | 第14-15页 | ·本文研究内容和组织结构 | 第15-17页 | ·本文的主要工作 | 第15-16页 | ·文章组织结构 | 第16-17页 | 第2章 步态识别方法研究 | 第17-31页 | ·轮廓提取 | 第17-20页 | ·背景差法 | 第17-18页 | ·时间差分法 | 第18页 | ·光流法 | 第18-20页 | ·特征提取 | 第20-22页 | ·基于模型的方法 | 第20-21页 | ·基于统计的方法 | 第21-22页 | ·特征处理 | 第22-25页 | ·主成分分析 | 第22-24页 | ·线性判别分析 | 第24-25页 | ·模式分类 | 第25-30页 | ·K近邻分类法 | 第25页 | ·隐马尔可夫模型 | 第25-26页 | ·支持向量机 | 第26-27页 | ·BP神经网络 | 第27-29页 | ·贝叶斯 | 第29-30页 | ·小结 | 第30-31页 | 第3章 步态图像预处理 | 第31-36页 | ·背景建模 | 第31-32页 | ·二值化 | 第32页 | ·形态学处理 | 第32-34页 | ·腐蚀 | 第33页 | ·膨胀 | 第33-34页 | ·开运算和闭运算 | 第34页 | ·图像连通处理 | 第34-35页 | ·小结 | 第35-36页 | 第4章 基于步态能量图的抗噪处理 | 第36-45页 | ·引言 | 第36页 | ·步态能量图 | 第36-39页 | ·步态能量图理论 | 第36-37页 | ·步态能量图抗噪分析 | 第37-39页 | ·抗噪处理过程 | 第39-44页 | ·人体轮廓归一化 | 第39-40页 | ·计算步态能量图 | 第40页 | ·步态能量图阈值过滤 | 第40-41页 | ·抗噪处理过程 | 第41-42页 | ·阈值过滤参数设定 | 第42-44页 | ·小结 | 第44-45页 | 第5章 基于加权质量向量的步态识别 | 第45-53页 | ·特征提取 | 第45-47页 | ·行质量向量 | 第45页 | ·抗噪处理效果对比分析 | 第45-47页 | ·特征处理 | 第47-48页 | ·权重向量计算方法 | 第47-48页 | ·权重向量更新方法 | 第48页 | ·特征匹配 | 第48-50页 | ·归一化欧式距离法 | 第49页 | ·改进的归一化欧式距离法 | 第49-50页 | ·识别 | 第50页 | ·步态识别实验 | 第50-52页 | ·实验数据库 | 第50页 | ·实验流程 | 第50-51页 | ·实验结果及分析 | 第51-52页 | ·小结 | 第52-53页 | 结论 | 第53-55页 | 参考文献 | 第55-60页 | 致谢 | 第60-61页 | 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及参加的科研项目 | 第61页 |
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