文档介绍：英文缩略词山东大学硕士学位论文
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摘要随着时代的发展和社会的进步,近年来生物特征识别技术以其特有的安全性、稳定性和方便性被广泛地应用于安全、认证等身份鉴别领域。常用的牛物特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹、声纹等。与上述生物特征不同,步态是人体外在的、动态的表现,且和时空变化密切联系。同时,与摹于静态特征的其它生物识别技术相比,步态识别具有非接触性、非侵入性和难以隐藏性等显著的优势。而且,一系列心理学实验和生物特性研究表明:如果考虑人体行走过程中的所有因素,步态信息对不同的人是唯一的。因此,步态分析在视觉监控、控制、身份鉴定等领域中起着越来越重要的作用,受到计算机视觉研究者的广泛关注。本文分析了步态识别的国内外研究现状,研究了步态识别的丰要方法及存在问题。在此基础上,本文提出了一种基于隐马尔可犬的步态识别算法。文章丰要分三部分展开论述。首先,文章系统的介绍了隐马尔可大的基础理论。文章从马尔可犬链入于,由此引出了隐马尔可大模型的基本概念与模型参数。在分析三个基本问题的基础上,分别讨论了隐马尔可大的三个基本算法。同时,分析了隐马尔可大在实际应用中存在的问题,对基本算法进行了相应的改进。这一部分是文章的理论基础。接着,文章介绍了步态序列的预处理技术。预处理技术丰要分以下几部分讨论:运动检测、运动分割、感兴趣区域提取与处理、步态周期检测等。在运动检测中,分析了常用的运动检测算法,并使用背景减除法进行运动检测。构建背景模型时采用了中值滤波法。运动分割部分,讨论了固定阈值对图像二值化结果的影响,并采用迭代阈值法获取每幅前景图像的最优化阈值,大大提高了二值化效果。同时,对二值图像进行形态学滤波,减小了噪声的影响。在感兴趣区域提取与处理部分,采用全局搜索方法寻找最小人体矩形框,并对其进行归一化和中心化处理。在检测步态周期时,基于极值点的一阶导数为零的理论提出了一种周期检测方法。该方法将人体行走时两脚间距离的变化作为处理信号,除个别视角外,在大多数情况下都可以准确地检测周期。山东大学硕士学位论文
最后,文章介绍了步态特征提取和步态特征识别。特征提取是步态识别的关键,文中首先利用人体矩形框生成步态能量图,然后从能量图中获取步态特征序列。在特征提取时,采用模糊处理的方法,既降低了特征数据量,又减小了能量图中噪声点的影响。在模型参数训练部分,提出了一种构建虚拟试验样本的方法,很好地解决了训练样本不足的问题。仿真试验时,在数据库和菘即原数据库上作了大量的试验,并对试验结果作了详细分析,分别得到了曲线、摺J匝榉治霰砻鳎疚奶岢龅牟教侗鹚惴ㄈ〉昧肆钊寺獾氖匝榻峁关键词:牛物特征识别;步态识别;隐马尔可犬模型;周期检测;步态能量图山东大学硕士学位论文
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第一章绪论生物特征识别技术在当代高度信息化的社会中,一些安全敏感场所存在不断增长的安全监控需求,即自动识别或验证人的身份。现有的基于知识缈诹或拥有物缭砍和护照等娜现し绞酱嬖谛矶嗑窒蓿缱H谩⒍JА⒁磐痛鄹牡取6N锾征识别技术能够克服这些传统方法的缺点,它通过度量难以篡改的人体内在特征来准确地进行身份识别。牛物特征识别技术綢】是利用人体牛物特征进行身份识别的一种技术。与传统的身份认证和识别于段相比,牛物特征识别技术具有如下优点:⒂捎谂N锾卣魇侨颂宓囊徊糠郑换岫JАJ褂谜卟槐氐P耐切用记忆冗长的帐号和密码。⑴N锾卣鞫杂诿扛鋈硕际俏ㄒ坏模豢筛粗啤@门N锾卣魇侗鸺际踝魑人体身份验证和识别丁段是安全、可靠、准确的。⒂捎谂N锾卣魇侗鸺际跻览涤诩扑慊际酰钥梢苑奖愕丶傻较钟屑算机系统中,实现计算机甞;理,大大提高系统的智能化和自动化水平。近几年来,随着计算机技术的飞速发展,牛物特征识别技术有了长足进步,已经广泛应用于社会牛产牛活的各个领域。国际牛物识别集团年度全球牛物识别