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基于改进的主动形状模型的叶形分类与步态识别

作　者: 申传家
导　师: 张春燕
学　校: 安徽大学
专　业: 计算数学
关键词: 主动形状模型叶形分类步态识别地标点叶形步态
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

本文基于ASM算法的思想,使用了改进的算法和程序对叶形分类和步态识别的学位论文">步态识别进行探讨。在进行叶片分类进程中,分别应用覆盖面积半径和生物学参照点进行伸缩变换和旋转变换,使归一化后的叶片更符合生物学特征；在分类时通过设置相似度阈值,强化了同类的标准,从而减少了一些非同类的误归入事件的发生；最后设计了三组实验来研究各影响因素独立变化时对识别率的影响,经过这些改进,本文实现植物叶片批量识别和分类,提供了一种查询错分分布的方法并指出提高识别率的研究方向。在进行步态识别时,首先将侧影进行分割、填充、归一化等预处理。根据Lee提出方法将人体划分成七个不同的子区域,分别计算每个子区域的质心建立主动形状模型；在选取特征提取的算法时将考虑两种：(1)上半肢变化的因素舍弃在外,仅仅考虑腿部,特别是前端腿部的变化；(2)全身变化的因素。我们在中国科学院数据库NLPR的侧面视角数据库上尝试三种不同的分类方法,即最近邻分类器(NN),K-最近邻分类器(kNN),并与最近标本分类器(ENN)来区分不同的样本。本文提出了新步态表示方案,实验结果良好,因而具有较好的研究前景。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-6
第一章绪论  6-9
  1.1 引言  6-7
  1.2 本文的主体结构  7-9
第二章 ASM模型  9-21
  2.1 模型介绍  9-10
  2.2 地标点  10-12
  2.3 概率的主成分分析  12-17
  2.4 分类与识别  17-21
第三章主动形状模型在植物叶形的分类的应用  21-31
  3.1 简介  21
  3.2 图库简介  21-22
  3.3 叶片形状的表达  22-27
    3.3.1 叶片形状的表达  22-23
    3.3.2 叶片形状的归一化  23-27
  3.4 批量化识别与分类  27
  3.5 实验设计及结果  27-30
  3.6 结论  30-31
第四章主动形状模型在步态识别的学位论文">步态识别的分类的应用  31-39
  4.1 概述  31-32
  4.2 图像预处理  32-33
  4.3 建立人体形状的ASM模型  33-36
  4.4 实验设计及结果  36-39
第五章总结  39-41
  5.1 研究总结  39
  5.2 研究展望  39-41
主要参考文献  41-44
致谢  44-45
硕士三年期间发表的论文目录  45

基于改进的主动形状模型的叶形分类与步态识别

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