| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 隐形二维码研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 隐形二维码研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 隐形二维码应用现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 隐形二维码的分布设计 | 第16-25页 |
| 2.1 LED光源特点 | 第16-18页 |
| 2.1.1 LED发光原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 LED光源优势 | 第17-18页 |
| 2.2 隐形二维码设计中的参数需求 | 第18-19页 |
| 2.2.1 OOK调制原理 | 第18页 |
| 2.2.2 LED采用OOK调制设计 | 第18-19页 |
| 2.3 室内LED光源具体分布设计 | 第19-23页 |
| 2.4 隐形二维码的个性化设计 | 第23-24页 |
| 2.4.1 实现个性化设计的前提 | 第23页 |
| 2.4.2 个性化设计带来的商业价值 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 Android手机与电脑的通信系统搭建 | 第25-35页 |
| 3.1 Android网络编程中Socket流工作原理 | 第25-28页 |
| 3.1.1 计算机网络布局 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Socket的工作原理 | 第26-28页 |
| 3.2 通信系统具体实施及设计 | 第28-31页 |
| 3.3 隐形二维码图像预处理及原因 | 第31-33页 |
| 3.3.1 图像RGB转HSV空间 | 第31页 |
| 3.3.2 图像归一化 | 第31-32页 |
| 3.3.3 图像预处理的原因 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 探究机器学习在读取隐形二维码方面的应用 | 第35-47页 |
| 4.1 图像特征提取算法：SIFT算法介绍 | 第35-39页 |
| 4.2 探究机器学习SVM算法的基本原理及效果 | 第39-46页 |
| 4.2.1 机器学习概念介绍 | 第39-41页 |
| 4.2.2 SVM算法原理 | 第41-44页 |
| 4.2.3 SVM分类效果 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 探究深度学习在读取隐形二维码方面的应用 | 第47-58页 |
| 5.1 探究深度学习算法基本原理及效果 | 第47-55页 |
| 5.1.1 深度学习概念介绍 | 第47-48页 |
| 5.1.2 神经网络原理介绍 | 第48-51页 |
| 5.1.3 神经网络分类效果 | 第51-52页 |
| 5.1.4 探究对抗生成网络在可见光中的应用 | 第52-55页 |
| 5.2 探究机器学习SVM算法和神经网络在读取二维码图像的优缺点 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 程序清单 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |