嵌入式运动人体实时检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-11页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·嵌入式系统概述 | 第9-10页 |
| ·人体检测技术概述 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题的主要内容以及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章运动目标检测算法的研究 | 第14-22页 |
| ·概述 | 第14页 |
| ·常用的运动目标检测算法 | 第14-17页 |
| ·光流法 | 第14-15页 |
| ·背景差分法 | 第15-16页 |
| ·帧间差分法 | 第16-17页 |
| ·基于三帧差分法的运动目标检测方法 | 第17-20页 |
| ·检测原理 | 第17-18页 |
| ·图像分割 | 第18-19页 |
| ·数学形态学处理方法 | 第19-20页 |
| ·运动目标的提取 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章人体识别算法的研究 | 第22-33页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·基于模式分类的人体识别 | 第22-24页 |
| ·基于形状的模式分类 | 第23页 |
| ·基于区域的模式分类 | 第23页 |
| ·基于多信息融合的模式分类 | 第23-24页 |
| ·常用的分类方法 | 第24-29页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第24-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-26页 |
| ·K 近邻法 | 第26-27页 |
| ·BP 神经网络 | 第27-28页 |
| ·决策树 | 第28页 |
| ·分类器的比较 | 第28-29页 |
| ·基于贝叶斯分类器的人体识别方法 | 第29-32页 |
| ·特征选择 | 第29-31页 |
| ·分类原理 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章系统总体设计与实现 | 第33-47页 |
| ·系统构成概述 | 第34-37页 |
| ·硬件部分 | 第34-36页 |
| ·软件部分 | 第36-37页 |
| ·图像的采集 | 第37-41页 |
| ·USB 摄像头驱动 | 第37-38页 |
| ·Video4Linux 简述 | 第38-39页 |
| ·图像采集子程序设计 | 第39-41页 |
| ·图形用户界面设计 | 第41-44页 |
| ·GUI 简介 | 第41-42页 |
| ·Qt/Embedded 特点概述 | 第42-44页 |
| ·用户界面描述 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章总结与展望 | 第47-49页 |
| ·课题研究总结 | 第47-48页 |
| ·课题研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |
