基于完全矫正Boosting和子空间学习算法的步态识别方法与流程技术资料下载

技术编号:11432689

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明属于计算机视觉领域,尤其涉及一种基于完全矫正Boosting和子空间学习算法的步态识别方法。背景技术步态识别技术在远距离身份识别方面具有巨大的应用的前景,步态识别的目的就是通过对人体运动的图像序列进行分析处理,从而实现对个体的身份识别。一个完整的步态识别技术包括运动检测、周期检测、特征提取、算法识别这四个过程。特征提取与分类是步态识别技术中的关键步骤,直接影响到步态识别的最终识别性能。实际中获得的原始数据分布在高维空间中,难以进行相关的计算与分析,因此需要进行数据降维。在常用降维算法中,主...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发