基于深度學習的多視角步態(tài)識別方法研究
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1人口密集場景示意圖
重慶郵電大學碩士學位論文第1章緒論1第1章緒論1.1研究背景及意義隨著中國綜合實力的不斷增強,人們對于社會安全和治安管理的重視程度也越來越高,其中視頻監(jiān)控占據(jù)主導地位,已被用于大街小巷的各個角落,甚至有些人口密集場所基本上做到了攝像頭全覆蓋。為了滿足人們的迫切需求,科技部在201....
圖2.5形態(tài)學
重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....
圖2.5形態(tài)學
重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....
圖2.5形態(tài)學處理后的步態(tài)圖像
重慶郵電大學碩士學位論文第2章步態(tài)圖像提取與處理方法14腐蝕運算的過程如圖2.4所示,除了要求目標對象認定時需要目標對象和結構元素全部重合,操作和腐蝕運算基本相同,從右側所得圖像可以看出,圖像邊緣區(qū)域被縮小了。(a)目標圖像A(b)結構元素B(c)腐蝕圖像圖2.4腐蝕運算2.1.....
本文編號:4033689
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