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搜索资源列表

  1. 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

  2. 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaohui203203

  1. 基于热释电红外信息的人体身份识别研究.kdh

  2. 热释电红外( PIR)传感器探测人体发出的红外辐射, 在有效探测范围内可实现运动人体的检测。由于它的低成本低功耗, 在入侵检测及自动照明控制等方面有广泛的应用。本文对用这种传感器提取人体行走时的运动特征进行了研究。人作为动态的分布式的红外源由体貌特征及步态特征所决定, 利用探头表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器得到时域电压信号, 对信号的频谱特性进行分析来解析人体的运动特征。采用主成分分析方法对不同个体不同速度的数据进行分类, 探讨了这种方式应用于人体运动特征信息的提取及分类识别的可行性。实验

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yangbishu

  1. 遗传算法-特征选择-4

  2. 采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心形成的距离和夹角对步态特征进行描述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：371712
    • 提供者：likl_hbu

  1. gaitrsystem

  2. 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-05-04
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：sdfolajfg

  1. WiFiU系统的仿真

  2. 花了些时间做了对WiFiU系统的复现，简单提取了步态周期等4个特征，使用50多个训练样本做了二分类，使用k-折交叉验证检验训练结果，识别正确率通常在70%左右。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-11-14
    • 文件大小：51380224
    • 提供者：u014645508

  1. 研究论文-二维线性大间距判别分析及其在步态识别中的应用.pdf

  2. 提出一种二维线性大间距判别分析（Two dimensional linear maximum margin discriminant analysis,2DLMMDA）的投影算法。该算法一方面采用了有效且稳定的大间距优化准则，引入了Laplacian矩阵，保持了特征矩阵的流形结构，且优化域为Laplacian类间散度与Laplacian类内散度之差，能克服Fisher准则带来的小样本问题；另一方面，采用了具有监督信息的判别分析，大大地提高了识别率。为了验证所提出的算法对特征提取的有效性，选择最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：439296
    • 提供者：weixin_39840650

  1. 结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

  2. 结合非局部与分块特征的跨视角步态识别。步态识别。步态分类。卷积神经网络。跨视角。 目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特 征. 针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法. 将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息. 为了更好地提取局部特征,根据GEI 的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3 个二值分类器分别进行训练. 在OU鄄ISIR鄄LP 和

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：574464
    • 提供者：wenjunqin

  1. 基于手机放置变化的步态识别

  2. 基于手机加速度传感器的步态识别是根据人的生理特点，提取人行走时的加速度步态模式，以区分不同的个体。大多数研究是将加速器固定在同一个位置、同一个方向上，以减少传感器放置变化对识别的影响。文章比较了不同方法，包括统计学和机器学习的方法，用于减少加速器放置变化的影响。而经过滤波、特征提取等处理，使用机器学习的KStar算法分类效果最佳，准确率可达到99.11%,可消减放置变化的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38599712

  1. 传感技术中的最酷的生物识别技术

  2. 生物特征的多样性决定了这种生物识别的准确性，指纹、面部、虹膜等都是我们较为熟知的识别方式，然而，一部今年上映的《碟中谍5》，却让我们见识到了一种更新颖的生物识别技术--步态分析。究竟什么是步态分析？神奇在哪？ 　　什么是步态？顾名思义指的就是人行走的姿态，描述人行走特点的周期性现象；而步态分析，则是通过记录、观察、分析身体运动方式，建立步态模型，提取稳定的参数特征，并通过计算机去识别的过程。一个完整的步态周期又包含了“支撑阶段”和“摆动阶段”两个阶段。 　　早期的医学研究显示，人体的步态有2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38553275

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于嵌入式处理器指纹识别系统的设计和实现

  2. 生物识别技术是利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、红膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。 　　生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。 　　生物识别的工作原理是利用生物识别设备对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并将其转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，人们同识别设备交互进行身份认证时，识别设备获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-06
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38621553

  1. 基于双通道LSTM的步态多特征提取用于诊断神经退行性疾病

  2. 基于双通道LSTM的步态多特征提取用于诊断神经退行性疾病

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38653691

  1. gaitmate：对应用进行步态匹配-源码

  2. 步态伴侣 我们的产品 当前的步态分析技术以一种或另一种方式缺乏。 我们的目标是开发一种便宜的实时鞋垫步态跟踪系统，该系统将链接到用户的手机。 该移动应用程序将整理有关他们步态的信息，并以一种易于理解的方式将其呈现给他们，使他们能够更好地了解他们的病情以及我们如何治疗它们。 该系统将通过从步态中提取特征并展示这些特征随时间的变化来工作，从而为用户及其医疗保健提供者更好地了解他们的病程。 通过将这些疾病进展数据汇总到用户组中，我们可以为医疗保健提供者和机构提供有效的分类。 通过使医疗保健提供者能够在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：414720
    • 提供者：weixin_42109639

  1. 基于卷积神经网络的足跟着地事件检测算法

  2. 为解决基于可穿戴传感器的步态事件检测技术对个体配合程度依赖性大、能耗高、应用条件苛刻等问题,提出一种基于机器视觉的足跟着地事件检测算法,可以在不需要参与者合作的情况下,利用普通摄像机实现对足跟着地事件的精确检测。提出一种新颖的特征,即连续轮廓帧差图(CSD-maps)来表达步态模式。一个连续轮廓帧差图可以将视频帧中行人连续的轮廓二值图编码到一张特征图中,使其蕴含丰富的步态时空信息。不同数量的行人连续轮廓帧差会产生不同的连续轮廓帧差图。利用卷积神经网络对连续轮廓帧差图进行特征提取和足跟着地事件分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38620741

  1. 酷的生物识别技术

  2. 生物特征的多样性决定了这种生物识别的准确性，指纹、面部、虹膜等都是我们较为熟知的识别方式，然而，一部今年上映的《碟中谍5》，却让我们见识到了一种更新颖的生物识别技术--步态分析。究竟什么是步态分析？神奇在哪？ 　　什么是步态？顾名思义指的就是人行走的姿态，描述人行走特点的周期性现象；而步态分析，则是通过记录、观察、分析身体运动方式，建立步态模型，提取稳定的参数特征，并通过计算机去识别的过程。一个完整的步态周期又包含了“支撑阶段”和“摆动阶段”两个阶段。 　　早期的医学研究显示，人体的步态有2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_38623366

  1. 多特征提取的双目机器人目标跟踪

  2. 为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题, 提出多特征提取的方法. 在机器人静止-目标运动模式下 根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板; 在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤 波器、基于自适应核函数的CamShift 算法、基于Hu 矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩 特征以实现目标跟踪. 实验分析表明, 所提出方法能够避免启动时手动框选目标, 可以实现遮挡和背景与目标相似度 高等复杂环境下的目标跟踪.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：974848
    • 提供者：weixin_38693720