基于深度學(xué)習(xí)的多視角步態(tài)識(shí)別研究
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.3一個(gè)序列當(dāng)中輪廓的寬度統(tǒng)計(jì)
基于深度學(xué)習(xí)的多視角步態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與研究指在運(yùn)動(dòng)中一只腳觸地到下一次同一只腳再次觸地之間前進(jìn),一個(gè)步態(tài)周期也被稱為步幅[19]。目前大多數(shù)步態(tài)特?fù)?jù)來進(jìn)行提取,因?yàn)槊總(gè)人之間的步頻都會(huì)存在一定的差廓作為依據(jù),則評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)會(huì)存在較大差異。所以步態(tài)周期重要的影響。在行走過程中,輪廓的寬....
圖4.12實(shí)驗(yàn)二與GEI在背包行走序列上的多視角rank準(zhǔn)確率對(duì)比,從上往下依次為實(shí)驗(yàn)二以及GEI的結(jié)果
基于深度學(xué)習(xí)的多視角步態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與研究GEI在正常行走序列上的多視角rank準(zhǔn)確率對(duì)比,從上往下GEI的結(jié)果
圖4.18實(shí)驗(yàn)四與GEI在正常行走序列多視角平均準(zhǔn)確率上的對(duì)比,上方為實(shí)驗(yàn)四結(jié)果
基于深度學(xué)習(xí)的多視角步態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與研究0)?梢钥闯鰧(shí)驗(yàn)四所采用的框架可以非常好的解決多視角較好的解決著裝變化以及攜帶背包所帶來的準(zhǔn)確率不
圖4.21與現(xiàn)有方法在驗(yàn)證集角度為54°上的對(duì)比結(jié)果
基于深度學(xué)習(xí)的多視角步態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與研究練55個(gè)投影矩陣,而且需要在明確知道注冊集角度以及驗(yàn)證集角度的情況下要的投影矩陣進(jìn)行實(shí)驗(yàn),這不適用于現(xiàn)實(shí)場景中行人與攝像頭之間的角度處于情況,而且其他大多數(shù)現(xiàn)有的方法也都是需要根據(jù)具體的注冊集角度以及驗(yàn)證逐一訓(xùn)練大量模型并在使用的時(shí)候....
本文編號(hào):4014837
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