基于深度学习的步态识别关键技术研究

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基于深度学习的步态识别关键技术研究

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基于深度学习的步态识别关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 研究背景及意义	第9-12页
1.2 研究内容	第12-15页
1.3 论文结构	第15-17页
第二章步态识别相关技术综述	第17-29页
2.1 引言	第17-18页
2.2 步态识别国内外研究进展	第18-22页
2.2.1 步态识别数据库	第19-20页
2.2.3 步态识别方法分类	第20-22页
2.3 深度学习	第22-25页
2.3.1 BP神经网络基本原理	第23-24页
2.3.2 多层神经网络	第24页
2.3.3 深度卷积神经网络	第24-25页
2.4 距离度量学习	第25-27页
2.5 本章小结	第27-29页
第三章基于传统卷积神经网络的步态识别技术	第29-39页
3.1 概述	第29-30页
3.2 步态能量图的生成	第30-31页
3.3 基于深度卷积神经网络的特征训练与提取	第31-33页
3.3.1 模型训练	第31-33页
3.3.2 特征与匹配	第33页
3.4 实验结果与分析	第33-37页
3.4.1 评测数据集	第34-35页
3.4.2 基于步态特征的性别分类	第35-36页
3.4.3 基于步态特征的身份识别	第36-37页
3.5 本章小结	第37-39页
第四章步态识别中的距离度量学习模型	第39-46页
4.1 概述	第39-40页
4.2 基于Siamese神经网络的步态识别技术	第40-42页
4.2.1 网络结构	第40-41页
4.2.2 训练和测试策略	第41-42页
4.3 实验结果与分析	第42-45页
4.3.1 相同视角下的身份识别	第43-44页
4.3.2 不同视角下的身份识别	第44-45页
4.4 本章小结	第45-46页
第五章基于时空联合深度神经网络的步态识别技术	第46-53页
5.1 概述	第46-47页
5.2 三维卷积神经网络	第47-50页
5.2.1 基于CNN的视频处理方法	第47-48页
5.2.2 基于三维卷积神经网络的步态序列特征提取	第48-50页
5.3 基于3D-Siamese网络的步态识别技术	第50-51页
5.3.1 特征训练	第50-51页
5.3.2 特征匹配与识别	第51页
5.4 实验结果与分析	第51-52页
5.5 本章小结	第52-53页
第六章结束语	第53-56页
6.1 总结	第53-54页
6.2 展望	第54-56页
参考文献	第56-65页
致谢	第65-66页
参加科研及获奖情况说明	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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