检索结果-南通市图书馆

南阳理工学院学报 2024年第2期16卷 42-46页

作者：梁爽晏国良合肥师范学院安徽合肥230000 安徽文达信息工程学院安徽合肥231201

人体在运动过程中,由于运动幅度和速度并没有遵循特定的规律,无法提取出运动轨迹的实际特征。为此,提出了一种基于步态触觉信息的运动轨迹图像分割方法,利用人体足跟与地面接触的脚印信息,获取步态触觉信息,通过轮廓检测函数计算图像轮... 详细信息

人体在运动过程中,由于运动幅度和速度并没有遵循特定的规律,无法提取出运动轨迹的实际特征。为此,提出了一种基于步态触觉信息的运动轨迹图像分割方法,利用人体足跟与地面接触的脚印信息,获取步态触觉信息,通过轮廓检测函数计算图像轮廓的内外平均灰度值,利用形状特征因子,确定图像区域,提取出运动轨迹图像的初始轮廓。将图像的像素梯度作为一个二维向量,计算像素点梯度的灰度值,通过差分处理得到运动轨迹图像在灰度等级区间内的直方图,在离散形式下,增强运动轨迹图像轮廓。将增强处理之后的图像轮廓作为分割边界,确定前景区域和背景区域,实现运动轨迹图像的分割。实验结果表明,该方法能够根据人体运动过程中的步态触觉信息,分割运动轨迹图像,并将分割均匀度提高到80%以上。

关键词：图像分割初始轮廓运动轨迹步态触觉信息图像增强形状特征因子

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基于步态触觉信息的考勤系统

基于步态触觉信息的考勤系统

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作者：林尔东中国科学技术大学

学位级别：硕士

生物识别技术是指依据人独有的身体特征或行为习惯来对个体进行唯一鉴定。做为一项新兴的科学,生物识别技术已经深入到社会生活的各个层面,给公众带来安全保证,成为公认的身份识别技术。步态是人特有的具有周期性,不易隐藏的生活习惯。... 详细信息

生物识别技术是指依据人独有的身体特征或行为习惯来对个体进行唯一鉴定。做为一项新兴的科学,生物识别技术已经深入到社会生活的各个层面,给公众带来安全保证,成为公认的身份识别技术。步态是人特有的具有周期性,不易隐藏的生活习惯。与传统的生物特征识别相比,步态识别不需要被测者配合,不易被察觉,同时也不会给被测者带来麻烦。利用步态进行特征识别已成为一个新的研究热点。本文在三维测力台基础上,利用基于步态触觉的身份识别算法设计并实现了一种100人左右样本的考勤系统,该考勤系统具有如下功能:1.对权限进行划分,管理管理员的权限和密码,并对数据进行加密。2.通过多进程实现采集,数据监测同步,并且在不需要停止采集运行的情况下进行人员识别和有效数据保存。3.利用基于步态触觉信息的身份识别算法进行识别,主要包括四部分:(1)利用小波包分解细化有效数据。(2)利用模糊C均值算法提取样本的最优特征,并建立最优特征的模板。(3)利用SVM对训练数据建立模板,利用模板进行身份识别。(4)建立多个不同的模板,动态的选择模板。4.利用Access数据库管理人员信息和考勤记录,提供用户与Access数据库交互界面,用于对人员信息操作,显示考勤报表和对报表进行保存或打印。本系统在实验室内部进行测试,一方面用于实时检验步态识别算法的准确率,一方面代替实验室人工考勤。经过测试,系统能稳定运行,在为步态识别算法研究提供依据的同时,简化了实验室的考勤机制。

关键词：步态触觉信息生物识别考勤系统数据库

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基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测系统

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自动化与仪器仪表 2023年第1期 231-236页

作者：李小燕商洛学院陕西商洛726000

针对当前图书馆智能机器人步态识别准确率低,导致异常状态检测效果差的问题,提出基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测和分类。采用基于局部空间信息加权的K-means算法对静态步态图像进行分割处理,分别构建基于改进K-means的... 详细信息

针对当前图书馆智能机器人步态识别准确率低,导致异常状态检测效果差的问题,提出基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测和分类。采用基于局部空间信息加权的K-means算法对静态步态图像进行分割处理,分别构建基于改进K-means的CNN网络模型和基于时域注意力的3D残差网络模型,通过这两个模型对静态、动态步态进行特征提取和识别。实验结果表明,对比于SVM分类器,改进K-means算法的CNN网络模型静态步态识别准确率高达98.7%;3D-CNN模型的动态步态分类准确率为99.72%,均高于其他分类模型。最后结合两种算法进行异常状态检测发现,本算法的分类准确率、敏感度和特异性分别为95.42%、95.53%、94.37%。综合分析可知,提出的算法能够实现静态动态的准确识别和异常状态检测,具有一定有效性。

关键词：异常状态检测步态触觉信息 K-means算法注意力机制 3D-CNN模型

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