【摘 要】
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从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法.对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法
【机 构】
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山东大学信息科学与工程学院; 盐城工学院信息工程学院; 哈尔滨工程大学自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60975042,61105057);中国博士后科学基金(No.20110491087);盐城工学院人才引进专项基金(No.XKR2011019)资助项目
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从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法.对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究.综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及"扩展的"步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向.
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