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| 內容簡介： |
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本书基于视频的行人步态识别，从行人步态和人脸融合识别两大方面对大空间建筑急速发展背景下的智能视频监控技术作了深入的阐述。本书重点介绍了步态识别的国内外研究现状、基于步态的性别识别、基于步态的年龄分类、单视角步态身份识别、多视角步态身份识别、步态视角估计、步态与人脸的融合等技术，对智能视频监控的技术发展具有很强的前瞻性参考价值。本书可作为计算机、自动化等专业的本科生、研究生及相关工作人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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张德，男，北京建筑大学讲师、北京自动化学会成员，主要讲授计算机网络、Java语言、检测技术等课程，以图像处理和模式识别为研究方向，在智能安防领域有丰富经验。
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| 目錄：
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第1章 绪 论1
1.1 步态分析概述1
1.1.1 步态分析的发展背景1
1.1.2 步态识别的国内外研究现状6
1.1.3 步态特征分析综述15
1.2 大空间建筑中的步态分析25
1.3 本书主要内容及结构30
1.4 本章小结32
第2章 基于步态的性别识别33
2.1 多尺度形状特征和混合条件随机场33
2.1.1 步态的多尺度形状特征提取34
2.1.2 基于局部线性嵌入的步态状态提取36
2.1.3 混合条件随机场模型及其参数估计39
2.1.4 实验结果与分析41
2.2 Gabor-MMI特征50
2.2.1 基于Gabor滤波和最大化互信息量的特征提取51
2.2.2 固定视角下的性别分类53
2.2.3 未知视角下的性别分类55
2.2.4 实验结果与分析57
2.3 步态主成分图特征61
2.3.1 步态主成分图特征的提取62
2.3.2 基于特征匹配的性别分类63
2.3.3 实验结果与分析64
2.4 本章小结65
第3章 基于步态的年龄分类67
3.1 年龄相关特征提取67
3.2 隐马尔可夫模型的应用69
3.2.1 隐马尔可夫模型概述69
3.2.2 应用框架71
3.3 实验结果与分析75
3.4 本章小结76
第4章 单视角步态身份识别77
4.1 步态光流特征提取77
4.2 增量隐马尔可夫模型及其参数估计80
4.3 增量混合高斯回归模型及其参数估计83
4.4 基于光流特征和增量模型的行人检测和身份识别85
4.5 实验结果与分析88
4.6 本章小结98
第5章 多视角步态身份识别99
5.1 多视角步态序列同步99
5.2 基于状态一致模型的步态状态提取101
5.3 投影模型的训练和识别103
5.4 实验结果与分析104
5.5 本章小结109
第6章 步态视角估计111
6.1 基于鲁棒回归的视角估计111
6.1.1 视角敏感性特征提取112
6.1.2 鲁棒回归分析116
6.1.3 实验结果与分析118
6.2 视角估计在性别分类上的应用126
6.2.1 实验设计126
6.2.2 实验结果与分析127
6.3 本章小结128
第7章 步态和人脸的融合129
7.1 不同视角步态的性别分类能力比较129
7.1.1 步态特征提取129
7.1.2 类可分离度分析135
7.1.3 支持向量机分类137
7.1.4 实验结果与分析140
7.2 基于多视角步态与正面人脸融合的性别分类141
7.2.1 多特征信息融合系统框架142
7.2.2 步态和人脸特征提取144
7.2.3 融合策略146
7.2.4 实验结果与分析148
7.3 基于多视角步态融合的种族分类149
7.3.1 步态特征提取149
7.3.2 基于多线性主元分析的特征层融合151
7.3.3 实验结果与分析153
7.4 基于侧面视角步态和正面人脸融合的种族分类157
7.4.1 步态和人脸特征提取157
7.4.2 基于典型相关分析的特征层融合158
7.4.3 实验结果与分析160
7.5 本章小结162
第8章 总结与展望164
参考文献168
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