文档分类：
在线文档经过高度压缩，下载原文更清晰。
淘豆网网友近日为您收集整理了关于基于视觉静态交警手势识别算法的研究的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：基于视觉静态交警手势识别算法的研究 河北工业大学硕士学位论文基于视觉静态交警手势识别算法的研究姓名:安云肖申请学位级别:硕士专业:控制科学与工程指导教师:魏玮河北工业大学硕士学位论文i基于视觉静态交警手势识别算法的研究摘要伴随着计算技术和图像处理技术的提高和发展,人体运动识别本身有着十分有价值的应用,目前已经成为一个热门的研究方向。在计算机视觉的领域中基于视觉的人体运动识别研究涵盖内容广泛,涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能的理论。本文主要研究交警手势动作识别以期应用在驾驶员辅助系统中。论文研究了交警手势识别算法,并通过大量实验进行了比较和研究。以往的基于直方图的图像分割往往集中于灰度图像,本论文则采用基于 RGB 彩色空间的彩色的直方图对彩色图像进行分割,克服了用直方图分割的缺陷。为有效抑制人物服装配饰等因素的干扰,克服现有常用的整体模型识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与人体骨架特征相结合的特征提取方法,采用基于欧式距离的模板匹配法进行识别。在实验中,建立了八个标准交警动作的模板库,使用自行拍摄的 6 人交警动作数据库共 771 个测试样本进行识别算(来源：淘豆网[/p-3962321.html])法的研究,平均识别率达到 84.95%。这种方法对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验说明人体轮廓面积能很好的反映人体特征,将该面积特征与骨架相结合可以获得较好的识别性能。关键词:计算机视觉,运动识别,特征提取,交警手势基于视觉静态交警手势识别算法的研究iiVISION BASED STATIC TRAFFIC POLICE GESTURERECOGNITION ALGORITHM RESEARCHABSTRACTWith the development puter vision and image process technology, human motionrecognition because of its wide range of applications, now e a major concern of theresearch in the field puter vision. Vision-based recognition of people's motio(来源：淘豆网[/p-3962321.html])n not onlyincludes the knowledge of image process puter vision, also involves the theory ofpattern recognition and artificial intelligence. This paper studies the traffic police gesturesrecognition and hope that it will be used in driver assistance systems.Traffic police gesture recognition algorithms pared and researched by a largenumber of experiments. The previous histogram-based image segmentation is oftenconcentrated on the grayscale image. In (来源：淘豆网[/p-3962321.html])this paper, color image are segmented by the colorhistogram based on the RGB color space, so it es the ings of using histogramsegmentation. In order to effectively suppress the interference of external factors such aspeople's clothing and e the current shortage of the whole model identificationalgorithm, we present a feature extraction algorithm bining characteristics of humanbody shape and human skeleton and use Euclidean distance-based template ma(来源：淘豆网[/p-3962321.html])tching method toidentify. In the recognition experiment a template library with 8 kinds of traffic police is set up.Then research on recognition algorithm with a traffic police gesture set of 771 samples createdby 6 people. The average recognition rate reaches 84.95%. The method is not sensitive tointerference of perspective and clothing. It also has a good robustness. Experimental resultsshow that body shape can better reflect the characteristics. (来源：淘豆网[/p-3962321.html])The method has a higher recognitionrate bining characteristics of human body shape and human skeleton.KEY WORDS: computer vision, motion recognition, feature extraction, traffic police gesture原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名: 日期:关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本(来源：淘豆网[/p-3962321.html])和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版;在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名: 日期:导师签名: 日期:河北工业大学硕士学位论文1第一章绪论交警手势识别是人体运动识别的一种,人体运动识别是指从包含人体的视频资料中提取相关特征信息,并根据此特征信息进行人体运动或姿态的识别、跟踪和理解。人体运动包含很多方面,有整个人体或者部分肢体的运动。人的运动识别研究既包含了图像处理知识和计算机视觉等内容,也包括了模式识别以及人工智能的理论,也就是说人体运动识别是一个多学科交叉的研究方向。早在上个世纪七十年代就开始了人体运动识别的研究。主要应用领域有:人机交互、保卫安全、医学和视频检索、机器人等。由于其广阔的应用前景,现在也愈来愈受的人们关注。§1-1 人体运动(来源：淘豆网[/p-3962321.html])识别的发展随着计算机的处理速度和性能飞快发展,使得一些实时要求高的人体运动识别的实现成为可能。以前,由于计算机处理速度的制约,人们只能采集图像的底层特征,进行比较简单、计算量小的处理。现在高性能的计算机不断涌现,处理人体运动识别这样需要大量计算的问题成为可能。而且随着科技和生活水平的提高,人们要实现计算机智能化,帮人们处理一些繁杂事务,提高生活品质。现在计算机渗透到人们生活的每个角落,小到出门问路,大到学习工作都离不开计算机。计算机能帮人们减少劳动量,甚至完全替代人们去劳动。这时候人们就希望和计算机的交流不再局限在键盘鼠标这样机械的方式上,而是能进行类似人与人之间沟通一样去和计算机“说话”。也就是说,计算机不但能听见人的声音,看懂人的表情,甚至理解人类的手势和运动等。要想实现这样的目标,我们就要把更多的交互形式引进到人机交互中来,比如声音,口型,手势,面部表情等。这样也就推动计算机进入到一个全新的交互阶段,达到真正的计算机智能化。基于这种思想,人们开始研究完全不同于传统的键盘鼠标人机交互模式的(来源：淘豆网[/p-3962321.html])技术领域,同时计算机视觉领域的技术也在更新。而人体的身体“语言”也就是人体的运动也就因其较高的应用价值成为目前研究的热点。人体运动识别就是从含有人体的图像中分割出目标人体,然后对其分析特征并进行识别和理解。这个研究领域就是图像工程方向,涵盖了计算机视觉和图像处理的知识,又包括了模式识别和人工智能的技术。追踪人体运动是为了识别人体动作,理解行为的目的和用意,然后去实现自然的智能的人机交互模式。这不仅有理论意义也有很好的发展和应用意义。人体运动识别有广泛的应用领域,目前主要有一下几个方向[1]:(1)视觉监控领域。智能视觉监控主要是应用在安全级别要求较高的场所,对该领域起到保障、警示和侦察等作用。譬如在国家奥运场馆、银行、博物院、地铁以及车库等地方,可以实时的检测到所监控领域的异常事件特别是可疑行为的发生。大大减轻了人工监控的劳动强度,比人员监控更全面和实时。随着社会的发展,对社会安全问题也更加重视,通过对人的动作的分析理解然后运用到 ATM机,停车场,地铁站等地方,提高了公共场所的安全性。基于视(来源：淘豆网[/p-3962321.html])觉静态交警手势识别算法的研究2(2)感知交互接口。随着计算机性能的提高和人们生活水平的提高,人们希望将来的计算机能够和人自如地进行交流和理解,如能够理解人的手势以及表情等。这些功能就需要将来的计算机能分析外部环境,追踪人体动作,并对其理解。例如残疾人通过手势开电脑,汽车自动驾驶系统识别交警手势等。(3)基于内容的检索。随着多媒体技术的发展,多媒体数据急剧增多,视频数据尤其是大量的体育视频查找起来非常困难,有了人的运动识别,人们可以轻松的查找到大量数据库中的特定视频。人体运动识别的巨大应用价值,吸引广大的学者和公司投入到这个领域中。国外一些著名大学包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院等专门建立了计算机视觉和多媒体方面的研究室;国内在这方面的研究相对起步晚,但是对人体运动识别的研究者越来越多,有些单位也取得了很多研究成果。我国的任海兵[11]采用基于基元特征的动态贝叶斯网络的方法进行非特定人的自然动作识别。王亮[1]等人的文章总结了 2000 年以前的人体运动识别方向的文章,然后从检测目标、运动分类、(来源：淘豆网[/p-3962321.html])跟踪、理解运动意义等四个阶段对人体的运动进行了研究和分析。Aggarwal J[2]也总结和分析了这个领域的部分文章。这些文章都是综述方面的,详细分析了人体运动识别的各个阶段,而对人体运动的高级理解和识别部分分析的不够透彻。总的来说,经过几年的发展,人体运动识别领域业已有了不少重大的研究成果。从总的发展来看,研究内容是由简单的规律运动如走路、慢跑发展到人体的非规律运动以及比较复杂的体育运动的分析研究;由研究单个目标人体发展到研究多个甚至群体目标;由手动干预发展到智能自动处理。交警的手势识别作为人体运动识别的一个应用方面,有着其重要的实用价值,值得我们去深入研究。§1-2 人体运动识别的分类人体运动识别由于研究对象的不同可以分成两部分,分别是局部运动识别和整体运动识别。其中的局部运动识别按照运动范围大小再细划分成两部分,分别是小幅度运动如表情,口型,哑语等和大幅度运动如行走,慢跑,交警指挥手势等。整体运动也可以分成整体移动曲线和整体组合动作。从研究内容分,根据动作识别的难易程度,分成静态姿势识别和动态过程识别两种类别。起初的识别研究主要是静态姿势识别,也就是把一个动态的人体行为分解成一组静态的图片序列,然后依据这组静态图片去分析和识别。伴随计算机视觉技术的迅猛发展,人们的研究内容已经扩展到人体动态行为的识别,已经成为现在的研究热点,图 1.1 展示了人体运动识别的分类。静态姿势识别主要是识别人体的某一个特定姿态或者是部分肢体的姿势,不用关心整个动作的过程。包含手形识别,头姿识别,和体式识别等。在手形识别[3][4]中,不同的手的姿势代表不同的含义与手的整个动作无关,因此只要提取手的形状信息就可以,然后利用模板匹配或者概率统计进行识别。体式识别中也是只识别人体整体姿势,如 Bradski[5]研究的是人体表示出“Y”、“T”和“I”的三种形状。静态姿态识别与其他特征识别结合可以形成更良好的应用,比如用人脸和体式相结合去辨别人的身份等。动态过程识别不仅需要形状信息,还要用运动的速度、轨迹等作为特征去识别。动态过程识别包括表情识别、手势识别、步态识别、动作识别等。表情识别是通过对人脸的五官和肌肉的图片的细微变化来分辨人的喜、怒、哀、乐、眨眼等表情[5]。手势识别是以手的形状特征为基础的,结合一个完河北工业大学硕士学位论文3整的手部运动的速度、运动轨迹特征,利用 HMM 、DTW 等算法去识别手的运动类型[8][9]。步态识别主要研究人的下肢的运动特点,根据不同的特点来识别行走、跑步、病态步法,也可以根据一个人步态的特征来识别人的身份[6][7]。动作识别是识别人体整个身体的运动[10]包括头四肢的运动,动作识别难度较大比较复杂但是应用领域也是比较广泛的。人的运动识别是目前计算机视觉领域的一个研究热点,它的应用领域十分广泛,研究的利用价值也很高,吸引了很多的研究人员投入到这个领域。其中图像预处理,特征提取和识别算法是人体运动识别的关键点和难点。本文从这三方面分析研究了基于视觉的静态交警手势识别。图 1.1 人体运动识别的分类Fig.1.1 Classification of human motion recognition§1-3 交警手势识别研究意义人们之间进行交流除了自然语言外还有肢体语言,例如哑语,交警手势语等。正确理解手势,表情以及肢体运动等是人体运动识别的一部分。交警手势作为肢体语言的一种,它不用受到环境噪音和距离的限制。用来指挥交通,保证道路通畅,人车安全。但是随着经济发展,大城市机动车辆的急剧增加,车速也迅速提高,对驾驶员的瞬间反应能力提出了较高的要求。而如今疲劳驾驶,或新手上路等其他原因驾驶员无法及时反应交警手势语的意义,造成交通事故频发,已发展成为一个严重的社会安全问题。因此设计一个系统帮助驾驶员理解交警手势,避免相撞是非常有意义的。基于视觉的交警手势识别可应用于驾驶员辅助系统。有一些研发人员希望可以利用运动分析和人体跟踪的方法设计驾驶员辅助系统,他们通常使用简单的图像分割,如减背景法或时域差分法去检测整个研究目标,但是遇到背景突然变化的情况这些方法就难以奏效。因此,分割并理解静态图像中的人体对于设计驾驶员辅助系统有重要的意义。人体运动信息捕捉是人体运动识别的核心技术,但现在很多人体运动捕捉系统都要在人体的关节处粘贴一些特别的标志或者放置传感器,因此使用有很大局限性。本研究利用静态图像中人体彩色直方图分割技术检测到人体运动识别静态姿势识别动态过程识别手形识别头姿识别体式识别表情识别动作识别手势识别步态识别基于视觉静态交警手势识别算法的研究4人体模型,然后去估计人体关节的具体位置,建立人体的姿态模型,从而实现基于计算机视觉的交警手势识别和理解。目前应用的驾驶员辅助系统不仅可以帮助驾驶员提前意识到潜在的危险,而且还可通过车道偏离警告系统(LDWS)、睡意检测及夜视系统等技术潜在地延长驾驶员的反应时间,达到降低事故发生率并且减轻碰撞的严重程度的目的。但是,现有的汽车自动驾驶系统涉及到人体动作识别尤其是交警手势识别方面的功能还不多见,而在路口或遇到紧急情况驾驶员要能及时反应交警手势,减少碰撞事故的发生。因而对这方面的研究可以促使该系统更好地提高驾驶的安全性和舒适性。交警手势识别系统应用于驾驶员辅助系统,能够降低交通事故的风险提高驾驶的安全性,舒适性并且使交通通畅,促进城市持续快速发展,也可以为促进未来智能无人驾驶系统的实现做出贡献。§1-4 本文的研究工作1-4-1 本文的研究流程本文的研究目的是开发基于视觉静态交警手势识别系统。系统图示如下。图 1.2 交警手势识别系统Fig.1.2 Traffic police gesture recognition system本系统可以对8种交通手势进行识别。八种标准交警手势分别是停止信号,直行信号,左转弯信号,左转弯待转信号,右转弯信号,变道信号,减速慢行信号,示意车辆靠边停车信号。1-4-2 本文的章节安排本文对交警手势识别进行了深入的理论研究,并分析了人体特征提取和识别的常用方法。运用动静结合的方法对交警的手势进行了有效的识别。本文的结构和内容安排如下:河北工业大学硕士学位论文5第一章,介绍了人体运动识别的发展现状和分类,并对交警识别的研究意义进行了分析。第二章,详细介绍了交警手势图像预处理的基本概念和各种常用方法,并根据本文的实际要求说明了本文所采用的方法。第三章,研究了特征提取的常用方法,并根据实际需求分别提取了人体的面积特征和骨架特征。第四章,详细分析了现在人体运动识别领域的常用识别方法,并分析比较,选择适合本实验的识别方法。第五章,对本文的研究工作进行总结和展望。基于视觉静态交警手势识别算法的研究6第二章交警手势图像的预处理§2-1 数字图像预处理的基本概念2-1-1 图像的表达图像对于人们来说并不陌生,它是人眼产生的一种影像。图像是物体通过人们或设施的观测系统产生的视知觉[12,14,15],对于任何一副图像,根据它的光强度 I(亮度,密度或灰度)的空间分布,都可以用一个公式表示为( )λ,,,, tzyxfI = (2.1)其中式中 zyx ,, 为集合和空间变量,t 表示时间变量,λ表示频谱变量也就是波长。在实际生活中图像很多是连续的,就是 x,y 还有幅度都可以是任意的实数。为了这些图片能在计算机中存储应用,必须把连续的图像的坐标空间(x,y)与幅度 f 进行离散化。离散化后的图像就是数字图像,是客观物体的数字化描述。每个像素点的数字就表示实际图像上对应的光强度。上面对连续图像的空间坐标的离散化也叫做采样,在这个过程中连续空间被采样的像素序列取代。灰度值还是一个连续的变量,在实验过程中可以依照设定的等级把它转化成有限的离散值,对其赋值不同的码,某个值域范围内的灰度值用其对应范围的码替换。这样对幅值离散化的过程就是量化。通过上面的离散化,就可以得到图像对应点上表示亮暗的一个整数值。现在每个像素就包含位置和灰度两个性质。经离散化后的图像排列成一个样本矩阵,用矩阵[f (i,j)]表示。这样的图像就可以用于计算机处理了。2-1-2 交警手势图像的色彩模型图像的色彩模型指图像颜色的组成结构,可见光的波长在一定范围内,但是我们不需要把每一个波长都都单独表示。现实世界中所有颜色都可以由三个基本颜色红(R,red)、绿(G,green)和蓝(B,blue)三原色组合而成。三种颜色的不同强度的组合就可以得到所有其他颜色。而这个组合中颜色强度的大小就可以分成不同等级。红色、绿色和蓝色把每种颜色都分成 256 个等级[13],即从 0 到 255,0 级代表没有这种颜色,255 级就是表示全部是这种颜色。各种不同的组合就能表示出约 1600 万种颜色。本文所采集的交警手势图像,均为 RGB 模式的彩色图像。RGB 彩色模型可用如图 2.1 所示的单位立方体模型表示。RGB 彩色空间模型在 RGB 立方体模型中,原点处是代表黑色,此处 R、G、B 三个分量值都为 0;距原点最远的顶点对应白色,R、G、B 三个分量值都是 1;从黑到白的灰度值分布在从原点到离原点最远的顶点间的连线上。而立方体内其余各点对应不同的颜色,就能用从原点到该点的矢量表示。为了计算方便,可以把立方体归一化成单位立方体。如果将单位量的红、绿、蓝光分别用(R)、(G)、(B)三个分量表示,用 R、G、B 表示匹配待配色所需要的三色系数,则待配色光 F 达到匹配时,可用颜播放器加载中，请稍候...
该用户其他文档
下载所得到的文件列表基于视觉静态交警手势识别算法的研究.pdf
文档介绍：
基于视觉静态交警手势识别算法的研究 河北工业大学硕士学位论文基于视觉静态交警手势识别算法的研究姓名:安云肖申请学位级别:硕士专业:控制科学与工程指导教师:魏玮河北工业大学硕士学位论文i基于视觉静态交警手势识别算法的研究摘要伴随着计算技术和图像处理技术的提高和发展,人体运动识别本身有着十分有价值的应用...
内容来自淘豆网转载请标明出处.一种基于时空兴趣点的人体动作识别方法--《自动化技术与应用》2009年10期
一种基于时空兴趣点的人体动作识别方法
【摘要】：人体动作识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,同时也具有广阔的应用前景。本文采用基于时空兴趣点的人体运动表示方法,实现了时空兴趣点的检测算法和人体动作识别,解决了检测过程中检测尺度的选择问题,取得了较好的识别结果。与经典的时空兴趣点检测方法相比,这种方法对比较简单的动作更加有效。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1引言基于视觉的人体运动分析是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究方向,它包含运动检测[2]、目标分类和跟踪以及对人的运动进行理解和识别[34]等内容。这些内容之间的关系是层层递进的:运动人体的检测是目标分类和跟踪的基础,在解决这些基本问题的基础上,就可以进行人体动
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式，仅支持PDF格式
【引证文献】
中国期刊全文数据库
王向慧;;[J];长江大学学报(自然科学版);2011年12期
余瑞星;袁博;宋军艳;;[J];西北工业大学学报;2012年06期
中国硕士学位论文全文数据库
刘浩;[D];华中科技大学;2011年
荆雪威;[D];哈尔滨工程大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库
魏志强;纪筱鹏;冯业伟;;[J];电子学报;2005年12期
王亮,胡卫明,谭铁牛;[J];计算机学报;2002年03期
孔春晓;[J];山东公安专科学校学报;2003年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库
邵立群;唐勇;;[J];中国安防产品信息;2006年04期
傅莉,方帅,徐心和;[J];兵工学报;2005年06期
施家栋;王建中;王红茹;;[J];北京理工大学学报;2008年09期
何楠楠;杜军平;;[J];北京工商大学学报(自然科学版);2009年04期
年仁德;;[J];商业研究;2006年14期
李尚国;;[J];成都大学学报(自然科学版);2009年01期
曾脉;左志宏;常晓夫;何煊;;[J];成都信息工程学院学报;2008年04期
苏礼坤;黄继红;;[J];成都信息工程学院学报;2010年02期
伍健荣;杜向龙;刘海涛;;[J];传感器与微系统;2012年01期
姚成玉;赵佳伟;陈毅强;;[J];燕山大学学报;2008年06期
中国重要会议论文全文数据库
刘善磊;张亮;;[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
海明;闫卫平;姜楠;李伟;;[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
唐晓丹;苗振江;;[A];第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）论文集[C];2007年
林高鹏;熊志辉;刘少华;;[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
梁怀宗;华庆一;;[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
孙超;冯志全;李扬;张明敏;张文杰;潘志庚;;[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年
傅莉;徐心和;;[A];2005中国控制与决策学术年会论文集（上）[C];2005年
王智灵;张硕奇;路婷婷;陈宗海;罗杨宇;李成荣;;[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
孙常胜;陈瑞平;孙涛;;[A];2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集[C];2011年
周露平;陈会勇;方伟;陈宗海;;[A];系统仿真技术及其应用（第7卷）——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库
章鹏;[D];中国科学技术大学;2010年
孙超;[D];浙江大学;2010年
王选贺;[D];浙江大学;2011年
章大勇;[D];国防科学技术大学;2010年
马增强;[D];北京交通大学;2011年
李娟;[D];北京交通大学;2010年
朱淑亮;[D];山东大学;2011年
刘献如;[D];中南大学;2011年
刘亚辉;[D];北京邮电大学;2011年
赵海勇;[D];西安电子科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
张娟;[D];郑州大学;2010年
李阳;[D];哈尔滨工程大学;2010年
李松;[D];哈尔滨工程大学;2010年
卢士鹏;[D];大连理工大学;2010年
史博;[D];天津理工大学;2010年
丁艳军;[D];哈尔滨理工大学;2010年
吴京辉;[D];哈尔滨理工大学;2010年
张宗;[D];北京交通大学;2011年
雷兵;[D];华东理工大学;2011年
黄浩;[D];浙江大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库
叶佳;张建秋;;[J];传感技术学报;2006年06期
高璐;张大志;田金文;;[J];红外与激光工程;2007年05期
印勇;王建东;金宪刚;;[J];计算机工程与应用;2010年26期
郑丹;徐佩霞;何佳;;[J];计算机工程与应用;2010年31期
周箴毅;胡福乔;;[J];计算机工程;2008年24期
韩磊;李君峰;贾云得;;[J];计算机学报;2010年04期
马义德;朱望飞;安世霞;邱会银;汤书森;;[J];计算机应用;2007年10期
蒲静;胡栋;;[J];计算机应用;2010年08期
吴艳平;崔宇;胡士强;;[J];计算机应用研究;2010年07期
李晶;范九伦;;[J];计算机应用研究;2010年08期
中国硕士学位论文全文数据库
林坤;[D];天津大学;2010年
刘堃;[D];南京理工大学;2009年
王建东;[D];重庆大学;2009年
付宇;[D];北京交通大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
张泽旭,李金宗,李宁宁;[J];电子学报;2003年09期
屈有山,田维坚,李英才;[J];光子学报;2003年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库
冯丽爽,王人成,黄昌华,王季军;[J];仪表技术与传感器;2000年05期
施家栋;王建中;;[J];北京理工大学学报;2009年04期
刘更代;潘志庚;程熙;李灵;张明敏;;[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年09期
张文增,赵冬斌,陈强,都东;[J];生物医学工程学杂志;2005年01期
朱为模;;[J];体育科学;2003年01期
谢昭莉;[J];重庆工学院学报;1997年05期
王世迪,周丽华;[J];计算机应用与软件;2001年03期
高申玉,汪光,刘金刚;[J];计算机应用;2005年03期
杨锋,袁修干;[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年02期
徐力,郭巧,陈海英;[J];系统仿真学报;2004年08期
中国重要会议论文全文数据库
卢鼎厚;;[A];中国康复医学会第三次康复治疗学术大会论文汇编[C];2002年
谈诚;郑亮;张春林;;[A];第十一届全国运动生物力学学术交流大会论文汇编（摘要）[C];2006年
洪迪安;;[A];运动生物力学研究方法[C];1986年
李广庆;王茂斌;王人成;华超;;[A];中华医学会第八次全国物理医学与康复学学术会议论文汇编[C];2006年
殷金生;;[A];第四届全国运动生物力学学术会议论文集（二）[C];1983年
张芳;崔建华;张西洲;;[A];中国生理学会第六届应用生理学委员会全国学术会议论文摘要汇编[C];2003年
;[A];第二届中国运动生物力学学术会议论文汇编（2）[C];1981年
秦正光;;[A];运动生物力学研究方法[C];1986年
忻鼎亮;;[A];第十届全国运动生物力学学术交流大会论文汇编[C];2002年
严波涛;;[A];第12届全国运动生物力学学术交流大会论文汇编[C];2008年
中国重要报纸全文数据库
王晓;[N];中国纺织报;2008年
东颖;[N];大众科技报;2007年
记者 顾钢;[N];科技日报;2005年
王金元;[N];北京科技报;2005年
许清;[N];四川科技报;2008年
汪娅敏（作者单位：安徽省歌舞剧院）;[N];安徽经济报;2006年
许清;[N];科技日报;2008年
张运　詹丹萍
赵凤华;[N];科技日报;2010年
湖南省儿童医院针灸理疗科 王军英 刘青;[N];保健时报;2010年
陈先诚;[N];保健时报;2006年
中国博士学位论文全文数据库
佟丽娜;[D];中国科学技术大学;2011年
赵旭;[D];上海交通大学;2011年
刘华俊;[D];武汉大学;2011年
于雪松;[D];哈尔滨工业大学;2009年
田彦;[D];北京邮电大学;2011年
薛洋;[D];华南理工大学;2011年
史操;[D];中南大学;2011年
杨年峰;[D];清华大学;2001年
陈坚;[D];中国科学院研究生院（软件研究所）;2005年
司文;[D];上海大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
郝立果;[D];天津大学;2010年
王津生;[D];河北工业大学;2004年
葛廷云;[D];河北师范大学;2003年
郭玉;[D];上海交通大学;2012年
殷志远;[D];大连理工大学;2011年
徐常有;[D];大连理工大学;2011年
李殿梅;[D];山东大学;2012年
李颖;[D];辽宁大学;2012年
常晓军;[D];西北大学;2011年
黄棉波;[D];南方医科大学;2011年
&快捷付款方式
&订购知网充值卡
400-819-9993
800-810-6613
《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
同方知网数字出版技术股份有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 知识超市公司
出版物经营许可证 新出发京批字第直0595号
订购热线：400-819-82499
服务热线：800-810-91813
在线咨询：
传真：010-
京公网安备74号}