基于柔性阵列 传感器的足迹特征分析与应用研究
发布时间：2022-01-01 00:02
随着足迹识别得到越来越多的应用,基于柔性阵列传感器的足迹特征分析也受到越来越多研究者的关注。足底压力数据具有对遮挡、尺寸以及背景变化较鲁棒的特点,且包含了丰富的行走姿态、习惯以及足迹等信息,因此被广泛应用于临床医学、运动分析、刑事侦查、身份识别等领域。而提取有效的足底压力数据特征子集,能够为这些领域的决策提供更加量化的科学依据。本文在国内外有关足底压力数据特征分析及识别的研究基础上,从特征提取、特征选择和多类特征融合方面对足迹识别进行了研究,并研究其在足迹跟踪中的应用。构建静态站立足底压力数据库和动态行走足底压力数据库,静态站立足底压力数据库采集了特定条件下的两组数据。动态足底压力数据库包括两部分,一是采集了不同对象的四类行走足底压力数据,包括裸足常速行走、裸足快速行走、着鞋常速行走和着鞋快速行走数据；二是多人同时行走足底压力数据。本文主要研究内容如下：1、提取了足底压力数据的生物力学、形态和纹理特征。针对现有生物力学特征的单一性,引入了生物力学区域特征,同时提取了足底压力图像的形态特征和纹理特征。形态特征包括形状特征和Hu不变矩特征,纹理特征为灰度-梯度共生矩阵法的二次统计参数。研究...
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：113 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 生物特征识别技术
1.2 足迹特征分析的研究意义与应用
1.2.1 足迹特征分析的研究意义
1.2.2 柔性阵列传感器
1.2.3 足迹特征分析的应用
1.3 研究中存在的主要问题
1.4 本文研究内容及创新点
1.5 本文组织结构
第二章 足迹特征提取
2.1 引言
2.2 足迹信息采集
2.2.1 常用足迹信息测量系统
2.2.2 足底压力数据采集
2.3 足底压力数据的生物力学参数
2.3.1 足底压力数据的运动学特征
2.3.2 足底压力数据的动力学特征
2.4 足底压力数据的图像特征
2.4.1 足底压力数据的形态特征
2.4.2 足底压力数据的纹理特征
2.5 本章小结
第三章 多类足迹特征选择方法
3.1 引言
3.2 特征选择与分类器
3.2.1 特征选择方法
3.2.2 SVM多分类方法
3.2.3 分类性能评估方法与指标
3.3 多类足迹特征选择方法
3.3.1 基于相关性度量的特征选择
3.3.2 Relief算法
3.3.3 多类足迹特征选择方法
3.3.4 实验及结果分析
3.3.5 多样形态的足迹特征选择
3.4 本章小结
第四章 多类足迹特征的融合方法
4.1 引言
4.2 多类数据融合方法
4.2.1 像素层数据融合
4.2.2 特征层数据融合
4.2.3 决策层数据融合
4.3 基于特征源置信度的足迹特征融合方法
4.3.1 D-S证据理论
4.3.2 基于数据源置信度的证据合成规则
4.3.3 基于特征源置信度的足迹特征融合方法
4.3.4 实验结果
4.4 本章小结
第五章 基于多特征的足迹跟踪方法
5.1 引言
5.2 基于多特征的足迹跟踪方法
5.2.1 数据预处理
5.2.2 棱形有效区域
5.2.3 足迹特征选择和融合
5.3 实验结果
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成的论文
攻读博士学位期间参与项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]Application of otolith shape analysis for stock discrimination and species identification of five goby species（Perciformes: Gobiidae） in the northern Chinese coastal waters[J]. 于鑫,曹亮,刘金虎,赵博,单秀娟,窦硕增. Chinese Journal of Oceanology and Limnology. 2014(05)
[2]Using the Dempster-Shafer Theory of Evidence to Rank Documents[J]. Jiuling Zhang**, Beixing Deng, Xing Li Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China. Tsinghua Science and Technology. 2012(03)
[3]一种改进的基于地面反作用力的步态识别方法[J]. 林尔东,姚志明,郑重,周旭,孙向阳,孙怡宁. 模式识别与人工智能. 2011(03)
[4]柔性阵列式压力传感器的发展现状简介[J]. 杨敏,陈洪,李明海. 航天器环境工程. 2009(S1)
[5]一种新的步态触觉特征分析系统及其应用[J]. 徐苏,周旭,孙怡宁,姚志明,郑莹莹. 传感技术学报. 2008(11)
[6]基于类间方差和形态学的一类生物特征识别[J]. 田沛,范瑾,李亮,张兆祥. 清华大学学报(自然科学版). 2007(S2)
[7]结合纹理分析和支撑矢量机的汽车牌照定位研究[J]. 任俊,黄丹丹,李志能. 浙江大学学报(工学版). 2006(08)
[8]平面赤足迹的形状分析[J]. 李磊,童莉,平西建. 计算机辅助设计与图形学学报. 2006(07)
[9]基于连续隐马尔可夫模型的步态识别[J]. 田光见,赵荣椿. 中国图象图形学报. 2006(06)
[10]人脸识别研究综述[J]. 李武军,王崇骏,张炜,陈世福. 模式识别与人工智能. 2006(01)
博士论文
[1]基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D]. 李先锋.江苏大学 2010
[2]基于步态触觉信息的身份识别研究[D]. 姚志明.中国科学技术大学 2010
[3]基于步态触觉特征的生物特征识别[D]. 徐苏.中国科学技术大学 2010
[4]多模态生物特征识别融合算法的研究[D]. 张志坚.中国科学技术大学 2008
[5]基于虹膜和脸像的多生物特征身份识别及融合算法的研究[D]. 叶学义.中国科学技术大学 2006
[6]多传感器数据融合中几个关键技术的研究[D]. 刘严岩.中国科学技术大学 2006
[7]多传感器数据融合问题的研究[D]. 王欣.吉林大学 2006
[8]立体足迹三维曲面分割与识别[D]. 丁益洪.解放军信息工程大学 2005
硕士论文
[1]基于Relief特征选择算法的研究与应用[D]. 李晓岚.大连理工大学 2013
[2]基于足底触觉特征的步态识别算法研究[D]. 高玮玮.安徽大学 2013
[3]步态模式影响下的足底压力形成机理研究[D]. 张绪成.河北工业大学 2013
[4]基于图像特征和压缩的数字水印技术研究[D]. 付艳辉.杭州电子科技大学 2013
[5]图像特征提取方法研究及应用[D]. 常昌.华中科技大学 2009
[6]平面赤足迹形态特征提取与分析[D]. 李磊.解放军信息工程大学 2006
本文编号：3561242
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：113 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 生物特征识别技术
1.2 足迹特征分析的研究意义与应用
1.2.1 足迹特征分析的研究意义
1.2.2 柔性阵列传感器
1.2.3 足迹特征分析的应用
1.3 研究中存在的主要问题
1.4 本文研究内容及创新点
1.5 本文组织结构
第二章 足迹特征提取
2.1 引言
2.2 足迹信息采集
2.2.1 常用足迹信息测量系统
2.2.2 足底压力数据采集
2.3 足底压力数据的生物力学参数
2.3.1 足底压力数据的运动学特征
2.3.2 足底压力数据的动力学特征
2.4 足底压力数据的图像特征
2.4.1 足底压力数据的形态特征
2.4.2 足底压力数据的纹理特征
2.5 本章小结
第三章 多类足迹特征选择方法
3.1 引言
3.2 特征选择与分类器
3.2.1 特征选择方法
3.2.2 SVM多分类方法
3.2.3 分类性能评估方法与指标
3.3 多类足迹特征选择方法
3.3.1 基于相关性度量的特征选择
3.3.2 Relief算法
3.3.3 多类足迹特征选择方法
3.3.4 实验及结果分析
3.3.5 多样形态的足迹特征选择
3.4 本章小结
第四章 多类足迹特征的融合方法
4.1 引言
4.2 多类数据融合方法
4.2.1 像素层数据融合
4.2.2 特征层数据融合
4.2.3 决策层数据融合
4.3 基于特征源置信度的足迹特征融合方法
4.3.1 D-S证据理论
4.3.2 基于数据源置信度的证据合成规则
4.3.3 基于特征源置信度的足迹特征融合方法
4.3.4 实验结果
4.4 本章小结
第五章 基于多特征的足迹跟踪方法
5.1 引言
5.2 基于多特征的足迹跟踪方法
5.2.1 数据预处理
5.2.2 棱形有效区域
5.2.3 足迹特征选择和融合
5.3 实验结果
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成的论文
攻读博士学位期间参与项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]Application of otolith shape analysis for stock discrimination and species identification of five goby species（Perciformes: Gobiidae） in the northern Chinese coastal waters[J]. 于鑫,曹亮,刘金虎,赵博,单秀娟,窦硕增. Chinese Journal of Oceanology and Limnology. 2014(05)
[2]Using the Dempster-Shafer Theory of Evidence to Rank Documents[J]. Jiuling Zhang**, Beixing Deng, Xing Li Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China. Tsinghua Science and Technology. 2012(03)
[3]一种改进的基于地面反作用力的步态识别方法[J]. 林尔东,姚志明,郑重,周旭,孙向阳,孙怡宁. 模式识别与人工智能. 2011(03)
[4]柔性阵列式压力传感器的发展现状简介[J]. 杨敏,陈洪,李明海. 航天器环境工程. 2009(S1)
[5]一种新的步态触觉特征分析系统及其应用[J]. 徐苏,周旭,孙怡宁,姚志明,郑莹莹. 传感技术学报. 2008(11)
[6]基于类间方差和形态学的一类生物特征识别[J]. 田沛,范瑾,李亮,张兆祥. 清华大学学报(自然科学版). 2007(S2)
[7]结合纹理分析和支撑矢量机的汽车牌照定位研究[J]. 任俊,黄丹丹,李志能. 浙江大学学报(工学版). 2006(08)
[8]平面赤足迹的形状分析[J]. 李磊,童莉,平西建. 计算机辅助设计与图形学学报. 2006(07)
[9]基于连续隐马尔可夫模型的步态识别[J]. 田光见,赵荣椿. 中国图象图形学报. 2006(06)
[10]人脸识别研究综述[J]. 李武军,王崇骏,张炜,陈世福. 模式识别与人工智能. 2006(01)
博士论文
[1]基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D]. 李先锋.江苏大学 2010
[2]基于步态触觉信息的身份识别研究[D]. 姚志明.中国科学技术大学 2010
[3]基于步态触觉特征的生物特征识别[D]. 徐苏.中国科学技术大学 2010
[4]多模态生物特征识别融合算法的研究[D]. 张志坚.中国科学技术大学 2008
[5]基于虹膜和脸像的多生物特征身份识别及融合算法的研究[D]. 叶学义.中国科学技术大学 2006
[6]多传感器数据融合中几个关键技术的研究[D]. 刘严岩.中国科学技术大学 2006
[7]多传感器数据融合问题的研究[D]. 王欣.吉林大学 2006
[8]立体足迹三维曲面分割与识别[D]. 丁益洪.解放军信息工程大学 2005
硕士论文
[1]基于Relief特征选择算法的研究与应用[D]. 李晓岚.大连理工大学 2013
[2]基于足底触觉特征的步态识别算法研究[D]. 高玮玮.安徽大学 2013
[3]步态模式影响下的足底压力形成机理研究[D]. 张绪成.河北工业大学 2013
[4]基于图像特征和压缩的数字水印技术研究[D]. 付艳辉.杭州电子科技大学 2013
[5]图像特征提取方法研究及应用[D]. 常昌.华中科技大学 2009
[6]平面赤足迹形态特征提取与分析[D]. 李磊.解放军信息工程大学 2006
本文编号：3561242
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xxkjbs/3561242.html
