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非刚体运动模型在步态检测中的应用研究

作　者: 王国艳
导　师: 任长明
学　校: 天津大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像序列步态识别非刚体运动特征点跟踪运动平滑
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

随着城市交通的快速发展,闸机是城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection, AFC)系统中的关键设备之一,闸机的智能识别系统要求非接触式远距离的身份识别。步态识别是生物模式识别中一项新兴领域,人体步态相对于其它生物特征具有许多优点,最突出的一点就是在远距离的情况下仍然能被感知。本文提出了一种非刚体图像序列特征点对应的新方法,应用于步态识别中去,并进行了编码。这种方法首先在图像序列的采集过程中,人体身着黑色的服饰,并在人体的关节点附上白色的小圆斑,这些小圆斑的中心点便可作为运动分析的特征点。根据图像序列帧间的时间间隔很小这一特点,指出特征点在图像帧间的运动具有平滑性,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。特征点的遮挡问题可以通过特征点跟踪过程中对特征点位置的预测得到解决。实验证明,该文方法能建立非刚体运动特征点的正确对应,并能解决特征点的遮挡问题。本文首先对人运动的视觉分析及新兴的步态识别技术进行简要介绍;然后阐述我们研究的步态识别中所用到的特征点跟踪的算法设计,介绍算法中使用到的理论知识;最后设计算例,并且分析输出结果、绘制曲线。对算法实现过程中可能出现的影响曲线平滑程度的因素,我们进行了总结归纳。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-9
  1.1 问题的背景  7
  1.2 AFC系统的发展现状  7-8
  1.3 本论文主要研究的问题  8-9
第二章基于图像的步态识别  9-17
  2.1 图像处理技术  9-10
  2.2 步态识别技术  10-15
    2.2.1 步态识别技术的发展  10-12
    2.2.2 步态识别算法的发展概况  12-13
    2.2.3 发展前景  13-15
  2.3 城市轨道交通系统  15-17
第三章步态识别算法研究和分析  17-58
  3.1 引言  17
  3.2 特征点  17-18
  3.3 卡尔曼滤波  18-25
    3.3.1 线性系统的数学模型  19-20
    3.3.2 离散系统的数学模型  20-21
    3.3.3 离散系统卡尔曼最优预测方程  21-25
  3.4 特征点跟踪的算法实现和关键技术  25-32
    3.4.1 特征点运动的平滑性  25-26
    3.4.2 特征点跟踪算法  26-27
    3.4.3 特征点跟踪算法在程序中的实现  27-29
    3.4.4 特征点与已有轨迹的匹配  29-30
    3.4.5 轨迹匹配在程序中的实现  30-31
    3.4.6 起始帧图像的处理和有限遮挡问题的处理  31-32
  3.5 特征点跟踪算法的实现步骤  32
  3.6 算例设计  32-56
    3.6.1 走路状态算例分析  33-43
    3.6.2 跑步状态算例分析  43-47
    3.6.3 拉行李箱状态算例分析  47-52
    3.6.4 推箱子状态算例分析  52-56
  3.7 算法分析  56-58
第四章结论与展望  58-59
参考文献  59-61
发表论文情况说明  61-62
致谢  62

非刚体运动模型在步态检测中的应用研究

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