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步态识别研究现状与进展（学术论文）.综述万柏坤审校(天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程与科学仪器系,天津300072)摘要步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它旨在根据人们的行走方式进行身份识别或生理、病理及心理特征检测...
1.3.4视频传感器网络步态识别第23-24页1.3.5多模态生物特征融合与识别第24页1.4论文结构安排第24-26页第二章步态特征表达及数据库采集第26-43页2.1引言第26页2.2步态识别原理第26-38页2.2.1步态识别依据第26-28页2.2.2普
研究生毕业论文（申请硕士学位）论文题目基于度量学习和注意力机制的步态识别研究作者姓名李雪健学科、专业名称计算机科学与技术研究方向人工智能指导教师申富饶教授宋方敏教授2021年5月27日学号：MG1833044...
硕士博士毕业论文—视频步态特征提取与识别关键技术研究摘要第1-13页Abstract第13-15页第一章绪论第15-26页1.1课题来源与技术背景
本文是一篇软件工程论文，本文首先介绍的是步态识别方法的研究背景和意义，简述当前步态识别研究所做进展以及面临的诸多挑战；然后介绍了步态识别相关技术以及如今与之高度相关的深度
攻读硕士学位期间取得的成果.第72页.本篇论文共72页，点击这进入下载页面。.更多论文.基于深度学习的多视角步态识别算法.3DMIMO信道建模研究与实现.零件轮廓尺寸非接触式测量技术研究.霍尔电流传感器计量平台的设计与实.机械臂终端滑模控制系统设计.
在国内，步态识别如今在飞速发展，虽然中国的步态识别研究的总体水平与国际先进水平尚存在一定差距，但研究步伐大体上跟国际同步。2001年中国科学院自动化研究所开始了步态识别研究，目前已创建了一定规模的步态评估数据库，并提出了多种步态识别算法，且获得了较好的识别率。
本文是一篇计算机论文，本文将步态特征引入到多模态身份认证系统中。与传统的多模态身份认证系统相比，结合步态与人脸特征的识别系统的优势主要体现在以下方面：1）不受距离限制；2）不受视角影响，当人背离相机时仍然可识别；3）受硬件（相机像素）影响小。
1.3论文研究内容本文研究了基于WiFi感知技术的身份识别，首先通过WiFi信号中的信道状态信息数据对人体的行走和静止状态进行检测，并在行走数据的基础上进一步提取与身份相关的步态特征，最后识别出目标的身份。
论文在人员识别中的主要贡献如下：1)提出基于HMM的步态分割方法，通过分区域特征抽取的方式细化人员步态特征。2)提出峰值点连线斜率作为特征。3)选择不同区域下的同一特征，组更有效的特征集合，采用组合分类器的方法获得了较为理想的识别精度。
步态识别研究现状与进展（学术论文）.综述万柏坤审校(天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程与科学仪器系,天津300072)摘要步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它旨在根据人们的行走方式进行身份识别或生理、病理及心理特征检测...
1.3.4视频传感器网络步态识别第23-24页1.3.5多模态生物特征融合与识别第24页1.4论文结构安排第24-26页第二章步态特征表达及数据库采集第26-43页2.1引言第26页2.2步态识别原理第26-38页2.2.1步态识别依据第26-28页2.2.2普
研究生毕业论文（申请硕士学位）论文题目基于度量学习和注意力机制的步态识别研究作者姓名李雪健学科、专业名称计算机科学与技术研究方向人工智能指导教师申富饶教授宋方敏教授2021年5月27日学号：MG1833044...
硕士博士毕业论文—视频步态特征提取与识别关键技术研究摘要第1-13页Abstract第13-15页第一章绪论第15-26页1.1课题来源与技术背景
本文是一篇软件工程论文，本文首先介绍的是步态识别方法的研究背景和意义，简述当前步态识别研究所做进展以及面临的诸多挑战；然后介绍了步态识别相关技术以及如今与之高度相关的深度
攻读硕士学位期间取得的成果.第72页.本篇论文共72页，点击这进入下载页面。.更多论文.基于深度学习的多视角步态识别算法.3DMIMO信道建模研究与实现.零件轮廓尺寸非接触式测量技术研究.霍尔电流传感器计量平台的设计与实.机械臂终端滑模控制系统设计.
在国内，步态识别如今在飞速发展，虽然中国的步态识别研究的总体水平与国际先进水平尚存在一定差距，但研究步伐大体上跟国际同步。2001年中国科学院自动化研究所开始了步态识别研究，目前已创建了一定规模的步态评估数据库，并提出了多种步态识别算法，且获得了较好的识别率。
本文是一篇计算机论文，本文将步态特征引入到多模态身份认证系统中。与传统的多模态身份认证系统相比，结合步态与人脸特征的识别系统的优势主要体现在以下方面：1）不受距离限制；2）不受视角影响，当人背离相机时仍然可识别；3）受硬件（相机像素）影响小。
1.3论文研究内容本文研究了基于WiFi感知技术的身份识别，首先通过WiFi信号中的信道状态信息数据对人体的行走和静止状态进行检测，并在行走数据的基础上进一步提取与身份相关的步态特征，最后识别出目标的身份。
论文在人员识别中的主要贡献如下：1)提出基于HMM的步态分割方法，通过分区域特征抽取的方式细化人员步态特征。2)提出峰值点连线斜率作为特征。3)选择不同区域下的同一特征，组更有效的特征集合，采用组合分类器的方法获得了较为理想的识别精度。
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