本文關(guān)鍵詞：耦合度量學(xué)習(xí)理論及其在步態(tài)識別中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著計算機(jī)存儲和運(yùn)算性能的大幅度提高,基于計算機(jī)視覺的生物特征認(rèn)證以及識別技術(shù)發(fā)展迅速,人臉識別、指紋識別和虹膜識別等技術(shù)在可控場景下已經(jīng)相對成熟,并在商業(yè)、公共安全、醫(yī)學(xué)甚至娛樂等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但是實際場景中,被識別個體生物特征通常被要求在遠(yuǎn)距離非接觸條件下通過低分辨率或者不同類型的傳感器捕獲,這對傳統(tǒng)的生物特征識別技術(shù)提出了極大的挑戰(zhàn)。步態(tài)特征具有遠(yuǎn)距離檢測、采集非接觸性、不易偽裝模仿、受環(huán)境影響小和占用內(nèi)存小等優(yōu)點(diǎn),是遠(yuǎn)距離下最具有潛力的生物特征之一,在公共安全領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景和經(jīng)濟(jì)價值。但是,步態(tài)視角變化將會改變可觀測的人體步態(tài)特征,造成步態(tài)識別困難。為了解決視角變化引起的跨視角步態(tài)識別問題,本課題提出基于耦合度量學(xué)習(xí)理論的跨視角步態(tài)識別算法。具體而言,本論文主要貢獻(xiàn)如下：·概述了課題的研究背景以及意義,綜述了國內(nèi)外對跨視角步態(tài)識別和耦合度量學(xué)習(xí)兩個領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。·研究了向量空間內(nèi)基于向量流形對齊的耦合度量學(xué)習(xí)方法,主要包括耦合距離度量學(xué)習(xí)、耦合邊距Fisher分析和聯(lián)立判別分析,并提出一種融合了判別信息和流形結(jié)構(gòu)的耦合間距判別分析算法,該算法旨在削弱跨域問題的數(shù)據(jù)差異,增強(qiáng)跨域數(shù)據(jù)間的耦合關(guān)系。另外,本文首次將這些向量空間內(nèi)耦合度量學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于跨視角步態(tài)識別研究�！ぬ岢隽司仃嚳臻g內(nèi)基于矩陣對齊的耦合度量學(xué)習(xí)框架,在此基礎(chǔ)上本文提出了二維耦合距離度量學(xué)習(xí)、二維耦合邊距Fisher分析、二維耦合線性判別分析、二維聯(lián)立判別分析和二維耦合間距判別分析五種基于矩陣空間的耦合度量學(xué)習(xí)算法,并使用中科院自動化所CASIA (B)步態(tài)庫的二維步態(tài)能量圖數(shù)據(jù)驗證了該框架下五種算法的有效性。·提出了張量空間內(nèi)基于張量對齊的耦合度量學(xué)習(xí)框架,此框架旨在解決高維異構(gòu)數(shù)據(jù)識別問題,是向量和矩陣空間內(nèi)耦合度量學(xué)習(xí)方法在高維空間的表達(dá)形式�；诖丝蚣�,本文提出了基于張量空間的耦合距離度量學(xué)習(xí)、耦合邊距Fisher分析、耦合線性判別分析、聯(lián)立判別分析和耦合間距判別分析五種算法。另外,本文研究了基于Gabor表示的步態(tài)張量特征,并在CASIA(B)步態(tài)庫上驗證了基于張量空間內(nèi)耦合度量學(xué)習(xí)框架下算法在高維度異構(gòu)數(shù)據(jù)下的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：耦合度量學(xué)習(xí) 跨視角步態(tài)學(xué)習(xí) 矩陣對齊 張量對齊 跨域識別
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP18
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 課題背景及意義12-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 跨視角步態(tài)識別概述16-20
• 1.2.2 耦合度量學(xué)習(xí)概述20-21
• 1.3 研究的主要內(nèi)容21-22
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排22-23
• 1.5 本章小結(jié)23-24
• 第二章 基于向量空間的耦合度量學(xué)習(xí)方法24-49
• 2.1 向量空間下耦合度量學(xué)習(xí)模型概述24-25
• 2.2 耦合距離度量學(xué)習(xí)25-28
• 2.3 耦合邊距Fisher分析28-31
• 2.4 聯(lián)立判別分析31-36
• 2.5 耦合間距判別分析36-40
• 2.6 實驗分析40-48
• 2.6.1 CASIA(B)步態(tài)庫40-41
• 2.6.2 步態(tài)能量圖41-42
• 2.6.3 實驗設(shè)置42-43
• 2.6.4 實驗結(jié)果及分析43-48
• 2.7 本章小結(jié)48-49
• 第三章 基于矩陣空間的耦合度量學(xué)習(xí)方法49-83
• 3.1 矩陣空間下耦合度量學(xué)習(xí)模型概述49-51
• 3.2 二維耦合距離度量學(xué)習(xí)51-55
• 3.3 二維耦合邊距Fisher分析55-60
• 3.4 二維耦合線性判別分析60-64
• 3.5 二維聯(lián)立判別分析64-70
• 3.6 二維耦合間距判別分析70-77
• 3.7 實驗分析77-82
• 3.7.1 實驗設(shè)置77-78
• 3.7.2 實驗結(jié)果及分析78-82
• 3.8 本章小結(jié)82-83
• 第四章 基于張量空間的耦合度量學(xué)習(xí)方法83-127
• 4.1 張量基礎(chǔ)83-86
• 4.2 張量空間下耦合度量學(xué)習(xí)模型概述86-88
• 4.3 基于張量對齊的耦合距離度量學(xué)習(xí)88-93
• 4.4 基于張量對齊的耦合邊距Fisher分析93-98
• 4.5 基于張量對齊的耦合線性判別分析98-103
• 4.6 基于張量對齊的聯(lián)立判別分析103-108
• 4.7 基于張量對齊的耦合間距判別分析108-116
• 4.8 實驗分析116-125
• 4.8.1 Gabor步態(tài)特征116-119
• 4.8.2 實驗設(shè)置119
• 4.8.3 實驗結(jié)果及分析119-125
• 4.9 本章小結(jié)125-127
• 第五章 總結(jié)與展望127-129
• 5.1 總結(jié)127-128
• 5.2 局限性和工作展望128-129
• 參考文獻(xiàn)129-136
• 致謝136-137
• 碩士期間研究成果137-139
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表139

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