文档介绍：⑧∥美夕;孳硕士学位论文论文题目:基于最外轮廓的步态识别研究单位代码:名称教师分类号:密级:公开学号:作者学院专业指导合作姓名名称导师刘丽丽计算机科学与技术学院计算机应用技术尹义龙教授年
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论文作者签名:二酶导师签名期:型荩关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑,
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当童奎耋堡圭耋堡篁塞谊提取目录研究背景疚墓ぷ饔氪葱第二章基于晟外轮廓的步态识别问题分析疚奶卣魈崛》椒ǖ挠攀摘要Ⅲ第一章绪论教侗鸬男枨教侗鹧芯康哪训芯肯肿步态识别的整体流程教牟杉痛娲掷7指期检测侗诤霞际畚牡淖橹整体流程教枷裥蛄蟹治指蟠特征提取轮廓特征教卣
山东大学硕士学位论文实验与分析步态数据库笛榻峁第三章基于人脸和步态的混合融合身份识别混合融合框架教侗鹚惴“实验数据库致谢攻读学位期间发表的学术论文攻读学位期间参加的科研项目秅Ⅱ椒椒本章小结问题分析谌肆澈筒教幕旌先诤仙矸菔侗人脸识别算法诤纤惴实验实验结果菊滦〗第四章总结与探讨参考文献攻读学位期间所获奖励情况,.
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当童查兰至圭兰堡篁圣摘要步态的混合融合身份识别方法。该融合方法包括掰个部分——串行部分和并行部其特点非常适合智能监控领域的应用需求,因此,步态识别成为当今的研究热点。目前,步态识别的大部分方法是非模型的方法。其中基于实心轮廓的方喝ゴ在大量的冗余数据,而基于轮廓线的方法则对噪声非常敏感。为了尽量消除轮廓噪声对特征提取的影响,本文提出了一种基于最外轮廓的步态识别方法。然而步态作为一种行为特征,与其他生物特征相比,具有识别率低、鲁棒性差的缺陷为了有效利用监控系统采集的多生物特征信息,提高系统识别性能,本文提出了一种基于人脸和步态的混合融合身份识别方法。本文的研究内容包含两个部分:基于最外轮廓的步态识别方法、基于人脸和针对基于轮廓线的步态识别方法特征提取复杂、对噪声敏感等问题,本文提出了基于最外轮廓的步态识别方法。该方法利用人体轮廓最外侧的点提取特征,可咀有效避开人体轮廓上的噪声集中区域,提取到更加准确的轮廓特征。。然后利用最外轮廓谌颂迓掷V芟竦拿恳恍兄校颂迓掷I献钭蟊吆妥钣冶叩南袼氐闶于最外轮廓崛÷掷L卣鳎⒗肞训练降低轮廓特征的维度,在新的特征空间计算步态特征。。步态识别具有识别率低、鲁棒性差的缺点,单纯依靠步态进行身份识别难以满足识别系统的性能需求。考虑到人脸和步态信息都可以通过监控系统获取,融合人脸和步态进行身份识别可以提高系统的识别性能,从而促进智能监控领域的分,两部分有条件的依次执行。在串行部分,依次使用人脸识别算法和步态识别算法对待识别对象进行识别。为了避免误识,本文对该部分的人脸识别算法和步随着人们对安全问题的重视,监控系统变得无所不在。利用监控系统信息进行人的身份识别变得非常迫切。步态识别,,具有远距离非接触、非侵犯和难于臆藏的特点。步态的混合融合身份识别方法。。基于以上原因,本文提出了基于人脸和
山东大学硕士学位论文态识别算法设置了非常严格的阈值。如果两个识别算法中的某一个能够满足闽值融合策略,对待识别对象进行识别。在说慕徊媸菘庵校没旌先诤戏椒取得了正确识别率サ氖侗鸾峁8萌诤戏椒ㄍ奔婀肆耸侗鹁ǘ群褪侗鹚本文提出的基于最外轮廓的步态识别方ツ芄挥行П苊饴掷7指畈焕硐朐成的噪声干扰,从而提高步态的识别性能。然而,本文仅考虑了正常状态下的步态,下一步工作将对基于最外轮廓的步态识别方法的鲁棒性缡咏恰⒁伦拧⑿走方式等发生变化的情况醒芯俊A硗猓诤先肆澈筒教猩矸菔侗鹁哂要求,则给出识别结果,混合融合算法终止。否则,,为多模态生物特征识别的研究提供了新的解决思路。,下一步将着手研究复杂环境下的融合人脸和步态的身份识别。关键词:步态识别:最外轮廓特征:机器学习;人脸识别:混合融台