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基于步态的身份识别

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基于步态的身份识别
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-17 页
  · 研究背景及意义第8-9 页
  · 步态识别主要研究内容及研究现状第9-15 页
  · 本文所做的研究工作第15-16 页
  · 章节安排第16-17 页
第二章 人体运动跟踪第17-26 页
  · 概述第17-18 页
  · 基于自适应CamShift和kalman滤波混合的跟踪算法第18-22 页
    · kalman滤波算法第18-19 页
    · 自适应CamShift算法第19-22 页
  · 自适应CamShift和kalman滤波在步态识别中的应用第22-23 页
  · 实验第23-25 页
  · 小结第25-26 页
第三章 运动人体轮廓提取第26-35 页
  · 概述第26-28 页
  · 活动轮廓模型第28-31 页
    · Snake模型第29-30 页
    · 基于Snake模型的图像分割第30-31 页
  · 人体的Snake初始轮廓的确定第31-33 页
    · 基于多尺度的轮廓模型构造第32 页
    · Snake初始轮廓确立第32-33 页
  · 实验第33-34 页
  · 小结第34-35 页
第四章 步态特征选取第35-44 页
  · 概述第35-36 页
  · 步态周期分析及关键帧提取第36-37 页
  · 步态轮廓归一化第37-38 页
  · 步态特征第38-41 页
    · 基于统计方法的特征第38-39 页
    · 基于模型方法的特征第39-41 页
  · 实验第41-43 页
  · 小结第43-44 页
第五章 人体步态识别第44-56 页
  · 概述第44-45 页
  · VA-file算法基本理论第45-51 页
    · K-L变换第46-47 页
    · VA-File近似位数分配第47-48 页
    · VA-File数据集量化第48 页
    · VA-File索引结构第48-50 页
    · 近邻搜索算法第50-51 页
  · 基于VA-file和K-近邻法的步态识别第51-52 页
    · k近邻法第51 页
    · VA-file算法和k-近邻法在步态识别中的应用第51-52 页
  · 实验第52-54 页
  · 小结第54-56 页
第六章 结论与展望第56-58 页
  · 本文工作总结第56-57 页
  · 未来工作的展望第57-58 页
参考文献第58-65 页
致谢第65-66 页
攻读学位期间的主要研究成果第66 页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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