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基于图像序列和压力的步态识别研究

作　者: 刘凌峰
导　师: 黄德双
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 步态识别步态触觉特征 Hough变换动态时间规整级联分类器
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 66次
引　用: 1次
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内容摘要

近十几年来,公共场所的安全形势越来越严峻。随着人们安全意识逐步提高,步态识别受到了生物特征领域研究者的广泛关注并取得了重要进展,具有重要的研究意义和应用价值。相比于其他生物特征,步态特征具有无需配合、可远距离获取、难于隐藏等优势,使得其能够有效地应用在安全敏感场所,比如飞机场、银行、停车场等。目前,根据所采用步态特征的不同,可以将步态识别分为两种:基于步态视觉的识别技术和基于步态触觉的识别技术。基于步态视觉的识别技术研究比较早,也提出过很多算法,但是步态是一种行为过程,基于视觉的步态特征容易受到自身和外界的影响,以目前的技术很难达到很好的识别性能并应用在实际场合中。相比于步态视觉,步态触觉特征具有不容易受到外界因素的影响,能够准确、有效测量步态的结构参数等优点。基于步态触觉的识别技术处于刚刚起步阶段,仍然有许多工作需要深入和细化。本文工作主要集中于基于图像序列的步态识别算法研究和步态视觉信息与步态触觉信息融合算法研究。我们建立了一个多模态的步态数据库。我们开发了一套采集系统,同步采集了步态压力数据和步态图像序列,并对采集的数据进行了初步处理,为下一步工作奠定了基础。文章中提出一种基于Hough变换的步态识别方法。该方法是在Hough的参数空间中构建步态模板,使得步态模板中体现更多步态行走过程中四肢等部位展现出来的线段信息。本文提出用级联的方法来融合步态的多模态信息,融合了步态压力信息和步态图像序列信息。其中,使用动态时间规划来度量步态压力波形之间的相似度。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第1章绪论  11-33
  1.1 选题背景及研究意义  11-15
  1.2 步态识别的研究现状  15-23
    1.2.1 基于模型的步态识别  16-19
    1.2.2 基于非模型的步态识别  19-22
    1.2.3 基于步态触觉的步态识别  22-23
  1.3 常用的步态数据库  23-29
  1.4 本文主要工作及内容安排  29-33
第2章多模态步态数据库  33-47
  2.1 步态采集设计  33-34
  2.2 步态压力数据和图像序列数据同步采集系统  34-37
  2.3 步态压力数据和图像序列数据采集  37-39
  2.4 数据预处理  39-45
    2.4.1 背景建模  39-40
    2.4.2 二值化  40-41
    2.4.3 后处理  41
    2.4.4 归一化处理  41-42
    2.4.5 步态周期及步态图像序列对齐  42-45
  2.5 数据特点  45-46
  2.6 本章小结  46-47
第3章基于 Hough 变换的步态识别  47-57
  3.1 引言  47
  3.2 Hough 变换  47-49
  3.3 步态周期  49
  3.4 基于Hough 的步态特征模板  49-51
  3.5 特征提取及匹配识别  51-52
  3.6 实验  52-55
  3.7 本章小结  55-57
第4章基于步态压力和图像序列的级联分类识别算法  57-65
  4.1 引言  57-58
  4.2 动态时间规整  58-60
  4.3 步态压力模板及相似度量  60-61
  4.4 级联的步态分类器  61-62
  4.5 实验结果  62-64
  4.6 本章小结  64-65
第5章总结与展望  65-67
参考文献  67-73
致谢  73-75
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果  75

基于图像序列和压力的步态识别研究

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