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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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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基于步态能量图和加权质量向量的步态识别研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS401167,这篇论文共61
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