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基于图像变换的步态识别研究与实现

作　者: 杨博
导　师: 田玉敏
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 步态识别步态能量增强图像 Geometric变换 Curvelet变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 41次
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内容摘要

步态识别主要是通过人们走路的方式鉴别人的身份。步态识别具有远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等优点,因而备受计算机视觉研究者的关注。首先,本文使用改进单高斯模型法重建与更新背景图像,并使用背景减除法进行运动人体分割；结合色度信息消影技术、数学形态学方法以及连通分量分析,消除图像噪声；通过运动区域外接矩形宽高比的周期性确定步态周期。在此基础上,提出了步态能量增强图像的概念,该图像是由半个步态周期内的每帧图像与本帧图像的不变距相乘并叠加生成。其次,本文提出了基于Geometric变换的步态识别算法：对步态能量增强图像进行Geometric变换提取特征向量,并使用最近邻分类器分类。接着,本文提出了基于Curvelet变换的步态识别算法：对步态能量增强图像进行Curvelet变换提取特征向量,且对高维度的特征向量计算Krawtchouk矩,并以此作为特征值,利用最近邻分类器分类。最后,设计并实现了一个步态识别原型系统,验证了算法的有效性。实验结果表明,所提出的两种算法都取得了较好的识别效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 生物特征识别  7-8
  1.2 步态识别技术  8-10
  1.3 选题来源和论文结构  10-11
第二章步态识别关键技术  11-19
  2.1 步态识别问题描述  11-12
  2.2 步态识别关键技术  12-16
    2.2.1 数据获取  12
    2.2.2 运动分割  12-14
    2.2.3 特征提取  14-15
    2.2.4 模式分类  15-16
  2.3 步态识别存在的问题  16-17
  2.4 小结  17-19
第三章步态运动分割及步态周期检测  19-31
  3.1 步态运动分割  19-29
    3.1.1 背景建模  19-23
    3.1.2 图像差分  23
    3.1.3 图像平滑与二值化  23-24
    3.1.4 阴影消除  24-25
    3.1.5 形态学处理  25-28
    3.1.6 连通分量分析  28-29
  3.2 步态周期检测  29-30
  3.3 小结  30-31
第四章基于Geometric变换的步态识别方法  31-43
  4.1 步态能量增强图像  31-36
    4.1.1 不变距理论  31-33
    4.1.2 步态能量增强图像  33-36
  4.2 Geometric变换  36-38
  4.3 利用Geometric变换提取步态特征  38-40
  4.4 实验结果与分析  40-41
  4.5 小结  41-43
第五章基于Curvelet变换的步态识别方法  43-49
  5.1 Curvelet变换  43-45
  5.2 利用Curvelet变换提取步态特征  45-46
  5.3 实验结果与分析  46-48
  5.4 小结  48-49
第六章步态识别原型系统的设计实现  49-59
  6.1 步态识别原型系统的设计  49-54
  6.2 步态识别原型系统的实现  54-55
  6.3 本文提出的两种算法的比较  55-56
  6.4 小结  56-59
结束语  59-61
致谢  61-63
参考文献  63-67
在读期间研究成果  67

基于图像变换的步态识别研究与实现

内容摘要

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