智能安防新技术：大空间建筑中基于视频的步态分析

第1章 绪 论 11.1 步态分析概述 11.1.1 步态分析的发展背景 11.1.2 步态识别的国内外研究现状 61.1.3 步态特征分析综述 151.2 大空间建筑中的步态分析 251.3 本书主要内容及结构 301.4 本章小结 32第2章 基于步态的性别识别 332.1 多尺度形状特征和混合条件随机场 332.1.1 步态的多尺度形状特征提取 342.1.2 基于局部线性嵌入的步态状态提取 362.1.3 混合条件随机场模型及其参数估计 392.1.4 实验结果与分析 412.2 Gabor-MMI特征 502.2.1 基于Gabor滤波和最大化互信息量的特征提取 512.2.2 固定视角下的性别分类 532.2.3 未知视角下的性别分类 552.2.4 实验结果与分析 572.3 步态主成分图特征 612.3.1 步态主成分图特征的提取 622.3.2 基于特征匹配的性别分类 632.3.3 实验结果与分析 642.4 本章小结 65第3章 基于步态的年龄分类 673.1 年龄相关特征提取 673.2 隐马尔可夫模型的应用 693.2.1 隐马尔可夫模型概述 693.2.2 应用框架 713.3 实验结果与分析 753.4 本章小结 76第4章 单视角步态身份识别 774.1 步态光流特征提取 774.2 增量隐马尔可夫模型及其参数估计 804.3 增量混合高斯回归模型及其参数估计 834.4 基于光流特征和增量模型的行人检测和身份识别 854.5 实验结果与分析 884.6 本章小结 98第5章 多视角步态身份识别 995.1 多视角步态序列同步 995.2 基于状态一致模型的步态状态提取 1015.3 投影模型的训练和识别 1035.4 实验结果与分析 1045.5 本章小结 109第6章 步态视角估计 1116.1 基于鲁棒回归的视角估计 1116.1.1 视角敏感性特征提取 1126.1.2 鲁棒回归分析 1166.1.3 实验结果与分析 1186.2 视角估计在性别分类上的应用 1266.2.1 实验设计 1266.2.2 实验结果与分析 1276.3 本章小结 128第7章 步态和人脸的融合 1297.1 不同视角步态的性别分类能力比较 1297.1.1 步态特征提取 1297.1.2 类可分离度分析 1357.1.3 支持向量机分类 1377.1.4 实验结果与分析 1407.2 基于多视角步态与正面人脸融合的性别分类 1417.2.1 多特征信息融合系统框架 1427.2.2 步态和人脸特征提取 1447.2.3 融合策略 1467.2.4 实验结果与分析 1487.3 基于多视角步态融合的种族分类 1497.3.1 步态特征提取 1497.3.2 基于多线性主元分析的特征层融合 1517.3.3 实验结果与分析 1537.4 基于侧面视角步态和正面人脸融合的种族分类 1577.4.1 步态和人脸特征提取 1577.4.2 基于典型相关分析的特征层融合 1587.4.3 实验结果与分析 1607.5 本章小结 162第8章 总结与展望 164参考文献 168