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时间:2019-03-17
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1、暨南大学硕士学位论文题名(中英对照):基于视频流的步态识别系统研究与实现ResearchandImplementationofGaitRecognitionSystemBasedonVideoStream作者姓名:陈玲指导教师姓名:杨天奇及学位、职称:博士、教授学科、专业名称:计算机科学与技术、计算机应用技术论文提交日期:2016年6月16日论文答辩日期:2016年6月3日答辩委员会主席:汤庸论文评阅人:鲍苏苏、黄穗学位授予单位和日期:暨南大学2016年6月26日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本
2、人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得暨南大学或其化教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:稼\堯__签字日期:讯年(月f屋日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借
3、阅。本人授权暨南大学可W将学位论义的今部或部分内巧编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)若古学位论文作者签名:导师签名;哼奇签字曰期:知((年(月曰签字曰期:说I店年月((曰4学位论文作者毕业后去向:工作单位:电话:通讯地址I:邮编;暨南大学硕士学位论文基于视频流的步态识别系统研究与实现摘要随着计算机视觉和人工智能技术最近十几年的突破性发展,生物特征识别再一次引起广泛关注。在用作身份识别的生
4、物特征中,步态特征作为一种融合了先天生理性和后天行为性的生物特征,不仅具备较高的个体差异性,而且还拥有远距离非侵犯性,不易伪装隐藏和对图像分辨率要求低等优点,逐渐成为生物识别技术研究热点。步态识别分为步态视频预处理,步态特征选取,步态特征识别三个方面。本文对每个方面都进行了大量的实验,从理论性和实践性两个方面来阐述通过步态分析来识别个体身份的可行性。做出的创新有以下几点:(1)步态视频预处理阶段,本文摒弃常用的三帧差分法,提出利用像素灰度空间无参聚类的背景减除和联通区标记算法来检测人体轮廓。实验证明提取出
5、的轮廓图像清晰,对之后人体运动特征的提取有重要的意义。(2)步态特征提取阶段,针对现有的步态特征提取理论偏复杂实用性不高等弊端,经过理论分析和多次实验验证,提出一种基于质心和轮廓关键点的步态特征表示方法,并论证了该步态特征作为识别个体身份依据的有效性。(3)步态特征识别阶段,从步态周期和阶梯模式两个方面改进了自动时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)算法,使之更加适合步态识别这一领域,量化了不同步态序列之间步态特征的差异度。(4)实现了一个基于视频流的步态识别系统,该系统采用MFC+My
6、SQL+OpenCV的开发环境,以行人行走的视频流为系统输入,利用上述提及的算法对视频中的个体进行特征提取及分析工作,最后输出个体身份信息。验证了本文所提步态方案的可行性与实用性,同时为今后更为复杂情况下的应用奠定基础。关键词:步态识别;背景减除;联通区标记;质心与轮廓关键点;阶梯模式;自动时间规整;步态识别系统I暨南大学硕士学位论文基于视频流的步态识别系统研究与实现AbstractDuetothebreakthroughofcomputervisionandartificialintelligencet
7、echnologyintherecenttenyears,biometricsrecognitionattractedwideattentionagain.Inthebiometricsusedintheidentityrecognition,Gaitasafeaturewhichfuseinbornandacquiredcharacter,notonlyhasahighindividualdifferences,butalsosatisfyarangeofadvantagessuchasnon-intr
8、usive、hardtodisguiseandlowimageresolutionrequirements.Thatmakesgaitrecognitionbecomeshotspotsinthebiometrictechnology.Gaitrecognitioncandividedintothreepart—gaitvideopreprocessing,gaitfeatureselectionandtherecogniti
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