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基于激光的行人腿部特征信息提取

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景第8-9页
   ·国内外研究动态第9-12页
   ·本文主要工作和意义第12-14页
第二章 数据采集系统设计第14-22页
   ·系统器件选择第14-16页
   ·系统设计第16-18页
   ·数据快速存储与调度第18-20页
     ·内存映射文件技术第18页
     ·虚拟内存技术第18-19页
     ·多线程技术第19-20页
   ·本章小结第20-22页
第三章 激光数据前期处理第22-32页
   ·点云数据第22-24页
     ·点云数据的定义第22页
     ·点云数据的整理第22-24页
       ·数据精简第22-23页
       ·排序第23页
       ·补点第23-24页
   ·数据格式转换第24页
   ·数据的可视化表达第24-25页
   ·OpenGL关键技术第25-30页
     ·系统数据存储第26-27页
     ·模型与视点的定位第27页
     ·几何实体的绘制第27页
     ·投影变换与消隐第27-28页
     ·模型视图变换第28-30页
   ·本章小结第30-32页
第四章 行人腿部特征提取第32-52页
   ·噪声处理第32-38页
     ·噪声第32页
     ·几种典型滤波方式第32-38页
       ·均值滤波第32-33页
       ·高斯滤波第33-35页
       ·小波滤波第35-36页
       ·卡尔曼滤波第36页
       ·中值滤波第36-38页
   ·背景提取方法第38-41页
     ·手动给出背景法第39页
     ·统计方法第39-40页
     ·Surendra背景更新算法第40-41页
   ·行人运动区域获取第41-45页
     ·相邻祯差法第42页
     ·光流法第42-43页
     ·自适应更新的运动区域提取方法第43-45页
   ·运动人腿信息提取第45-50页
     ·行人腿部信息提取第45-46页
     ·阈值选取方法第46-50页
       ·双峰法第46-47页
       ·迭代法第47-48页
       ·简单统计法第48页
       ·最大类间方差法(OTSU法)第48-49页
       ·灰度拉伸法第49页
       ·方法比较第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
   ·总结第52-53页
   ·展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页

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