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基于步态特征的身份识别技术研究

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基于步态特征的身份识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-19 页
  · 生物特征识别技术第10-11 页
  · 步态识别技术综述第11-16 页
    · 步态识别及其研究内容第11-13 页
    · 国内外研究现状第13-15 页
    · 步态识别技术的研究难点第15-16 页
  · 本文的主要工作与创新第16-17 页
  · 本文的内容安排第17-19 页
第二章 步态数据预处理及周期性分析第19-31 页
  · 引言第19 页
  · 步态数据预处理第19-25 页
    · 背景估计第20-22 页
    · 目标检测与分割第22-23 页
    · 后处理第23-25 页
  · 步态数据的周期性分析第25-27 页
    · 步态周期的定义第25-26 页
    · 步态周期的计算第26-27 页
  · 实验数据来源第27-29 页
    · UCSD数据库第27-28 页
    · CMU数据库第28-29 页
  · 实验假设条件第29 页
  · 木章小结第29-31 页
第三章 基于感知轮廓描绘子的步态识别算法第31-59 页
  · 引言第31 页
  · 感知轮廓描绘子第31-34 页
    · 感知轮廓描绘子的定义第32 页
    · 参数取值讨论第32-34 页
  · 运动轮廓提取第34-36 页
  · 成分分析和线性判别函数第36-43 页
    · 主成分分析第37-39 页
    · Fisher线性判别分析第39-42 页
    · 多重判别分析第42-43 页
  · 模式分类第43-49 页
    · 算法流程第43-44 页
    · 训练过程第44-47 页
    · 识别过程第47-49 页
  · 实验结果与分析第49-58 页
    · 实验结果第49-52 页
    · 性能分析第52 页
    · 算法比较第52-58 页
  · 本章小结第58-59 页
第四章 基于区域特征的步态识别算法第59-78 页
  · 引言第59 页
  · 算法思想第59-60 页
  · 区域特征提取第60-61 页
    · 区域目标面积特征第60-61 页
    · 区域方差特征第61 页
  · 模式分类第61-66 页
    · 图像模板化第61-63 页
    · 算法流程第63 页
    · 训练过程第63-64 页
    · 识别过程第64-66 页
  · 实验结果与分析第66-76 页
    · 实验结果第66-68 页
    · 性能分析第68-69 页
    · 算法比较第69-76 页
  · 本章小结第76-78 页
第五章 基于动态特征的步态识别算法第78-94 页
  · 引言第78 页
  · 算法思想第78-79 页
  · 动态特征提取第79-81 页
    · 动态方差特征第79-80 页
    · 动态能量特征第80-81 页
  · 模式分类第81-83 页
    · 算法流程第81-82 页
    · 训练过程第82 页
    · 识别过程第82-83 页
  · 实验结果与分析第83-93 页
    · 实验结果第83-85 页
    · 性能分析第85-86 页
    · 算法比较第86-93 页
  · 本章小结第93-94 页
第六章 基于模型的算法及融合理论在步态识别中的应用第94-116 页
  · 引言第94 页
  · 基于模型的步态识别算法研究第94-99 页
    · 钟摆模型第94-96 页
    · 椭圆模型第96 页
    · 人字型模型第96-97 页
    · 线图模型第97-99 页
  · 融合理论及其在步态识别中的应用第99-100 页
    · 特征级融合第99-100 页
    · 决策级融合第100 页
  · 一种融合了线图模型和静态特征的步态识别新算法第100-115 页
    · 基于线图模型的动态特征提取第101-104 页
    · 基于整体的静态特征提取第104 页
    · 融合策略第104-106 页
    · 模式分类第106-107 页
    · 实验结果与分析第107-115 页
  · 本章小结第115-116 页
第七章 总结与展望第116-120 页
  · 论文总结第116-118 页
  · 论文不足之处与进一步的深入研究第118-120 页
参考文献第120-127 页
攻读博士学位期间发表论文和参加科研情况说明第127-129 页
致谢第129-130 页

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