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文档简介

基于图像变换的步态识别研究与实现的开题报告一、选题背景随着智能化技术的不断发展，步态识别技术在智能安防、健康监测、残疾人辅助等领域得到了广泛应用。传统的步态识别方法多采用佩戴传感器或摄像头的方式采集数据，需要载体和设备的配合，不适合于实际场景的应用。而基于图像变换的步态识别方法则不需要额外的设备，具有更广泛的适用性和实用性，因此在步态识别方面有着广泛应用前景。二、课题研究意义基于图像变换的步态识别方法可以应用于智能安防领域，对于进行行人识别、人脸识别等方面有着很大的帮助。在健康监测领域，可以进行步态分析，识别异常步态，辅助医生进行病情分析和治疗方案的制定。在残疾人辅助方面，可以为残障人群提供更好的辅助设备和服务。三、研究内容本课题主要研究基于图像变换的步态识别方法，并实现基于此方法的步态识别系统。具体内容如下：（1）研究步态识别理论和现有技术，分析步态变量特征，挖掘其内在关联性。（2）设计基于图像变换的步态识别算法，包括对图像进行预处理、特征提取与分类等步骤。（3）实现步态识别系统，对比优化算法在实际应用场景中的表现效果。四、研究方法本课题主要采用以下研究方法：（1）文献调研：阅读相关步态识别的学术论文、专业书籍，分析当前步态识别方法的优缺点和未来发展趋势。（2）算法设计:基于图像变换的步态识别算法设计和优化，通过实验验证算法的准确性和鲁棒性。（3）系统实现：通过开发步态识别系统，验证所设计的算法在实际使用中的表现效果。五、研究预期结果通过本课题的研究，将得到如下预期结果：（1）基于图像变换的新型步态识别算法，能够实现对人体行动的高精度、全态识别。（2）实现基于此算法的步态识别系统，具有较好的准确性和鲁棒性。（3）实验验证表明，所设计的算法在实际应用场景中的表现效果优于传统步态识别方法。六、进度安排第一阶段：文献调研2周第二阶段：算法设计4周第三阶段：系统实现6周第四阶段：实验测试、数据整理4周第五阶段：论文撰写、论文答辩4周七、参考文献[1]石晓伟,陈惠明,郑小涵.基于深度学习的步态识别研究[J].微电子学与计算机,2021,38(06):178-181.[2]刘红,孙宏俊,周立华.基于步态识别技术的智能安防系统设计研究[J].电子产品世界,2020(15):20-21.[3]张晓蕾,周兴军.基于K-SVD稀疏编码的步态识别研究[J].电脑知识与技术,2020,16(08):7-9.[4]段夏梅,王清宇

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