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基于改进隐马尔科夫模型的人体步态自适应识别

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基于改进隐马尔科夫模型的人体步态自适应识别
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 课题背景及意义第11页
  1.2 国内外研究历史与现状第11-14页
    1.2.1 步态阶段分析和识别的国内外研究现状第11-13页
    1.2.2 基于HMM的自适应识别国内外研究现状第13-14页
    1.2.3 人体行为识别的国内外研究现状第14页
  1.3 研究的目的及主要研究内容第14-15页
  1.4 本论文的结构安排第15-17页
第二章 步态阶段划分、数据预处理和特征提取第17-28页
  2.1 步态数据来源第17-21页
  2.2 步态阶段划分第21-22页
  2.3 数据预处理第22-25页
    2.3.1 去噪处理第22-24页
    2.3.2 平滑处理第24-25页
  2.4 特征提取第25-27页
    2.4.1 加窗处理第25-26页
    2.4.2 特征提取第26-27页
  2.5 本章总结第27-28页
第三章 基于隐马尔科夫模型的步态阶段识别第28-34页
  3.1 隐马尔科夫模型第28-30页
  3.2 HMM用于步态识别的原理第30-31页
  3.3 HMM用于步态识别的不足及其改进方向第31-33页
    3.3.1 隐马尔科夫模型自身的不足第31-32页
    3.3.2 参数自适应调整第32-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于隐半马尔科夫模型的步态识别算法第34-55页
  4.1 综述第34页
  4.2 隐半马尔科夫模型介绍第34-36页
    4.2.1 隐半马尔科夫理论第34-36页
    4.2.2 隐半马尔科夫模型的三个基本问题第36页
  4.3 HSMM中三个基本问题的求解第36-41页
    4.3.1 前向-后向算法第37-38页
    4.3.2 Baum-Welch算法第38-40页
    4.3.3 Viterbi算法第40-41页
  4.4 基于隐半马尔科夫模型的步态识别算法第41-45页
    4.4.1 算法设计框图第41-42页
    4.4.2 模型结构第42-43页
    4.4.3 参数训练第43-45页
  4.5 算法仿真及结果分析第45-54页
    4.5.1 性能评估指标第45-46页
    4.5.2 性能分析第46-49页
    4.5.3 不同窗口下程序性能及其与HMM对比第49-54页
    4.5.4 与其他步态阶段识别算法的性能对比第54页
  4.6 本章总结第54-55页
第五章 基于MAP和MLLR的步态阶段识别自适应优化第55-76页
  5.1 步态差异性分析第55-56页
    5.1.1 综述第55页
    5.1.2 个体差异第55-56页
    5.1.3 运动差异第56页
    5.1.4 环境差异第56页
  5.2 步态自适应原理第56-57页
    5.2.1 基于特征层的步态自适应第56-57页
    5.2.2 基于模型层的步态自适应第57页
  5.3 基于MAP和MLLR的步态阶段识别自适应优化第57-62页
    5.3.1 算法流程第57-58页
    5.3.2 MAP参数自适应第58-60页
    5.3.3 MLLR参数自适应第60-61页
    5.3.4 参数训练及参数自适应结果第61-62页
  5.4 MAP、MLLR识别结果及其与HMM对比第62-71页
    5.4.1 性能分析第62-66页
    5.4.2 不同窗口下程序性能及其与HMM对比第66-71页
  5.5 MLLR结合MAP识别结果及其与HMM对比第71-73页
  5.6 被适应数据量对识别结果的影响第73-75页
  5.7 本章总结第75-76页
第六章 自适应中参考模型的自主选择第76-85页
  6.1 引言第76页
  6.2 SVM原理第76-80页
  6.3 基于SVM的参考模型自主选择第80页
  6.4 参考模型自主选择与通用参考模型的对比结果第80-84页
  6.5 本章总结第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
  7.1 全文总结第85-86页
  7.2 研究展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-93页
攻读硕士学位期间取得的成果第93-94页

本篇论文共94页,点击这进入下载页面
 
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