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基于腿部三角特征的贝叶斯步态识别方法研究的开题报告

一、研究背景

随着智能化时代的到来，机器视觉技术得以迅速发展，对人体行为识别和跟踪应用需求越来越高。步态识别作为一种新型的行为识别技术，具有广泛的应用前景，如身份认证、智能家居、安防监控等。然而，现有的步态识别算法在复杂场景下仍存在着误识别率较高、鲁棒性差等问题，因此需要提出更加高效、准确、鲁棒性强的步态识别算法。

二、研究目的和意义

本研究以腿部三角特征为基础，针对步态识别算法的缺陷进行改进，提出了一种基于贝叶斯分类器的步态识别方法。本研究旨在通过腿部三角特征参数的提取和有效分类器的构建，实现针对不同人群的步态行为识别，对于实现自动化、智能化的步态识别技术具有现实意义和应用价值。

三、研究内容和方法

1.腿部三角特征提取方法：采用图像分割和特征提取算法提取出腿部三角形区域，计算出腿部三角特征参数。

2.贝叶斯分类器的构建：基于训练样本数据，利用贝叶斯分类方法构建步态分类器，并通过实验验证分类器的准确性和鲁棒性。

3.步态识别算法实现：根据提取出的腿部三角特征参数和构建好的贝叶斯分类器，实现步态识别算法，并对数据样本进行分类验证。

四、预期结果

1.本研究提出的基于腿部三角特征的步态识别算法具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于不同场景。

2.研究成果可在人体行为识别和跟踪应用领域得到广泛应用。

五、研究进展

本研究已完成相关文献调研，明确了研究目标和方法。下一步计划通过编程实现基于腿部三角特征的步态识别算法，进一步研究贝叶斯分类器的构建方法。预计在2022年6月完成研究工作。