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基于视频的步态研究
作 者: 潘兴广
导 师: 王林
学 校: 贵州民族学院
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 步态识别 PCA 轮廓跟踪 近邻法 沈算子
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 18次
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内容摘要
步态识别是根据人们走路的姿势进行身份鉴定和识别的一门新兴技术,其已成为计算机视觉领域研究的一个热门课题。与其它生物特征识别技术相比,步态具有非接触性、非侵犯性、难于伪装、难于隐藏、易于获取的特点,使其可以作为一种生物特征鉴定来进行身份识别,在安全监控、人机交互、医疗诊断等领域,具有重要的研究意义和相当广泛的应用前景。一个步态识别系统通常由四个主要部分组成:背景建模、图像预处理、特征提取和步态识别,其中特征提取是步态识别系统的关键技术。本文围绕特征提取这一重要环节展开了对步态识别系统的研究。本文的主要的工作如下:(1)分析了步态识别研究的发展现状,结合国内外文献对步态识别的影响因素、性能预测进行了比较全面的阐述;(2)研究了背景建模方法和运动目标检测算法,利用背景减除法提取人体运动目标,并采用数学形态学方法和区域标注法对二值图进行预处理,从而得到一个较为完整的人体运动状态图像;(3)提出了一种新的计算步态周期算法,根据位置、速度、形状等特征信息在周期序列之间建立对应关系;(4)利用轮廓跟踪算法提取了人体轮廓,用人体质心到边缘的距离组成相应的特征向量,并对这些向量进行归一化和标准化;(5)利用Jacobi法计算步态系列的特征值和特征向量,并为每个步态模式构建一个特征空间。利用提取的低维特征,用近邻法分类器和欧式距离度量,进行测试样本与样本库中样本的匹配,实现基于步态的身份识别。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 1 绪论 7-12 1.1 研究背景与意义 7 1.2 步态识别主要研究内容和研究现状 7-10 1.3 步态识别技术的难点和发展趋势 10-11 1.4 研究内容及组织结构 11-12 2 背景建模 12-17 2.1 背景建模算法基本原理 12 2.2 平均背景模型 (Average Background Model) 12 2.3 中值背景模型 12-13 2.4 最小方差中值法 (Least Median of Squares) 13 2.5 W4 方法 13-14 2.6 高斯模型 14-16 2.6.1 单高斯背景模型 14-15 2.6.2 混合高斯背景模型 15-16 2.7 本章小结 16-17 3 运动分割与图像预处理 17-25 3.1 运动分割概述 17 3.2 背景减除法 17-18 3.3 图像预处理 18-24 3.3.1 膨胀和腐蚀 18-21 3.3.2 开运算 21-22 3.3.3 闭运算 22-23 3.3.4 图像连通处理 23-24 3.4 本章小结 24-25 4 步态特征提取 25-33 4.1 轮廓提取 25-26 4.2 特征提取 26-32 4.2.1 质心计算 26-27 4.2.3 轮廓线归一化处理 27-28 4.2.4 步态周期 28-31 4.2.5 PCA 方法和特征空间变换 31 4.2.6 特征空间投影 31-32 4.3 小结 32-33 5 步态的识别 33-41 5.1 模式识别 33 5.2 识别技术 33 5.3 分类决策方法 33-36 5.3.1 最近邻分类器 34 5.3.2 近邻法 34-36 5.4 距离信号在特征空间中的投影 36-37 5.5 相似性度量 37-38 5.5.1 时空相关度量 37-38 5.5.2 归一化欧式距离度量 38 5.6 实验结果 38-40 5.6.1 步态数据库 38-39 5.6.2 训练及测试 39 5.6.3 结果分析 39-40 5.7 本章小结 40-41 6 结论与展望 41-43 参考文献 43-47 致谢 47-48 个人简历与学术情况 48
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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