基于深度学习的多视角步态识别算法设计与研究

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基于深度学习的多视角步态识别算法设计与研究

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基于深度学习的多视角步态识别算法设计与研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-11页
· 研究背景、目的和意义	第9页
· 步态技术的优点	第9-10页
· 步态技术的应用前景	第10-11页
第2章国内外研究现状与挑战	第11-17页
· 步态识别的研究现状	第11-14页
· 步态识别的挑战	第14-15页
· 研究内容和论文结构	第15-17页
第3章步态识别的框架及相关理论	第17-27页
· 步态识别系统框架及流程	第17-18页
· 训练流程	第17-18页
· 测试流程	第18页
· 步态能量图特征	第18-21页
· 主成分分析	第21-22页
· 自动编码器以及SPAE介绍	第22-27页
· 自动编码器（Auto-encoder）介绍	第22-24页
· SPAE介绍	第24-27页
第4章数据、实验和结果	第27-48页
· 数据库介绍	第27-28页
· 实验设置	第28-30页
· 训练集与测试集设置	第28页
· 针对步态的SPAE设计	第28-29页
· GEI实验数据的使用	第29-30页
· 实验结果分析	第30-45页
· 实验一：优化正常行走的多角度问题	第30-38页
· 实验二：优化三种行走序列上的多角度问题	第38-40页
· 实验三：优化着装与携带物品问题	第40-42页
· 实验四：共同解决三大挑战	第42-45页
· 与现有方法比较	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章总结与展望	第48-50页
· 总结	第48页
· 展望	第48-50页
参考文献	第50-53页
致谢	第53-54页
攻读硕士学位期间的研究成果	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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