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应用于步态识别的人体轮廓提取

作　者: 郭军
导　师: 文玉梅
学　校: 重庆大学
专　业: 光学工程
关键词: 步态识别 人体轮廓提取 块匹配算法 分水岭算法 Snake模型 Greedy算法
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要


步态识别根据人走路的姿势进行身份识别。和其它生物特征相比,捕捉步态特征无需身体接触,不具有侵犯性。在步态识别中,完整的人体轮廓是特征提取、特征表达、目标分类与目标识别等后期处理的前提条件。因此,本课题的主要目的是研究运用目标分割技术从步态图像序列中提取人体轮廓。主要的工作包括以下几点:①针对块匹配算法初始搜索点选择与实际情况存在差异的问题,在运用UCBDS法(unrestricted center-biased diamond search,非限制性中心倾向分布的钻石形搜索方法)进行运动估计时,采用中值法预测初始搜索点,并根据各候选块匹配度减少UCBDS法的搜索范围。②研究了一种新的基于运动信息和分水岭变换的运动目标分割算法。采用改进的块匹配算法对人体目标运动进行估计,运用分水岭算法将当前帧图像分割成封闭而不重叠的小区域,应用仿射参数模型进行基于运动的块区域合并,从而完成人体轮廓的提取。实验结果表明,该算法提高了步态识别率。③提出基于Snake模型的优化人体轮廓的方法。以基于运动信息和分水岭变换的运动目标分割算法得到的结果代替人工勾勒作为Snake模型的初始轮廓,实现了整个分割过程的自动化。Snake模型算法主要有变分法、动态规划法、Greedy算法。在本文中对Greedy算法进行了改进:通过修改外部能量函数区分真正的轮廓点和孤立的噪声点;构造了一个调节参数公式实现自动调节内部能量和外部能量的权值。实验结果表明,该方法能够在低对比度、局部动态背景下正确提取人体目标轮廓。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
1 概述  7-16
  1.1 步态识别技术  7-9
  1.2 步态识别的研究内容  9-10
  1.3 运动目标分割技术的发展及研究动态  10-14
    1.3.1 基于运动信息的目标分割算法  10-12
    1.3.2 基于空间信息的目标分割算法  12-13
    1.3.3 结合时空信息的运动目标分割算法  13-14
  1.4 论文的研究思路和研究内容  14-16
2 运动估计  16-29
  2.1 引言  16
  2.2 二维运动估计简介  16-17
  2.3 块匹配算法  17-20
  2.4 UCBDS 搜索法  20-23
  2.5 改进的块匹配算法  23-27
    2.5.1 预测初始搜索点  23
    2.5.2 减少搜索点的方法  23-24
    2.5.3 改进的块匹配算法  24-26
    2.5.4 算法实现及实验结果  26-27
  2.6 小结  27-29
3 空域帧内分割  29-41
  3.1 引言  29
  3.2 经典分水岭算法  29-35
    3.2.1 经典分水岭算法思路  29-32
    3.2.2 经典分水岭算法中参数  32-35
    3.2.3 经典分水岭算法的实现  35
  3.3 分水岭分割方案  35-40
    3.3.1 对比度增强的方案  36-37
    3.3.2 形态学梯度及其阈值变换  37-38
    3.3.3 算法实现及实验结果  38-40
  3.4 小结  40-41
4 基于运动信息和分水岭算法的运动目标提取  41-48
  4.1 引言  41
  4.2 算法说明  41-42
  4.3 基于运动的块区域合并  42-43
  4.4 基准算法  43-44
  4.5 实验结果与分析  44-47
  4.6 小结  47-48
5 应用 Snake 模型的目标优化  48-59
  5.1 引言  48
  5.2 经典 Snake 模型及其算法  48-51
  5.3 Greedy 算法  51-53
  5.4 改进的 Greedy 算法  53-54
    5.4.1 外部能量函数的构造  53-54
    5.4.2 权值参数的调节  54
  5.5 Snake 初始轮廓的确定  54-55
  5.6 实验结果与分析  55-58
  5.7 小结  58-59
6 总结与展望  59-62
  6.1 研究工作总结  59-60
  6.2 存在的问题和展望  60-62
致谢  62-63
参考文献  63-68
附录A 分水岭算法伪代码  68-72
附录B 作者在攻读硕士学位期间发表的论文  72

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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
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