【摘 要】
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步态是一种利用人体步行姿势进行识别的生物特征,与掌纹、声音和眼纹等其他生物特征相比存在很多优点。一方面不受距离限制,较远距离也可以识别;另一方面,不需要与目标人体接触,更加便捷安全。因此步态识别在学术界受到了广泛关注,并且在安保、刑事案件侦查等领域得到了越来越多的应用。但是现在看来步态识别方法还有许多难题要解决,比如穿着、配饰和视角等因素都会产生一定的影响。面对这些问题,本文提出了多种基于轮廓序列
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步态是一种利用人体步行姿势进行识别的生物特征,与掌纹、声音和眼纹等其他生物特征相比存在很多优点。一方面不受距离限制,较远距离也可以识别;另一方面,不需要与目标人体接触,更加便捷安全。因此步态识别在学术界受到了广泛关注,并且在安保、刑事案件侦查等领域得到了越来越多的应用。但是现在看来步态识别方法还有许多难题要解决,比如穿着、配饰和视角等因素都会产生一定的影响。面对这些问题,本文提出了多种基于轮廓序列的步态识别算法,步态识别精度有明显提升。本文研究内容根据以下两点进行展开:（1）提出了一种结合注意力卷积神经网络与分块特征的跨视角步态识别方法,此方法的输入特征为步态轮廓序列,首先每帧图片分别经过相同结构的注意力卷积神经网络处理然后融合成整体特征,在网络中加入有效的注意力机制CBAM能显式地建模各空间及通道的重要程度,增大显著区域特征的权重;然后整体特征被水平分成两块进行训练和步态识别,提取的步态局部特征更适合精细的步态分类。（2）针对基于卷积神经网络的步态识别不能充分利用局部细粒度信息的情况,提出一种基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别算法。将多支路网络引入卷积神经网络网络中,分别提取步态轮廓序列图中不同细粒度的特征,同时还加入了残差学习和多尺度特征融合,挖掘出更具辨识度的步态特征。本文实验主要在CASIA-B和OU-ISIR-MVLP这两个大型步态数据集上进行。实验结果证明,在训练数据集充足与不足的条件下,本文方法在识别精度上均优于现有方法。
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数字全息术是一种非接触式无损检测技术,用光电器件取代干板进行全息图记录,能方便地完成数据的存储、处理和传输。然而光电器件的光敏区域较小,阵列尺寸有限,全息图的数值孔径受到制约,难以满足在实际生活中对一些大尺寸的高精密对象进行测量。为了解决数字全息成像视场受限的问题,本文提出了基于多算法融合优化的相位拼接算法进行全息视场的扩大。在相位拼接中,选用相位相关法确定重叠区域,限定特征点检测和提取范围,从而
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