特殊环境下运动个体行为图像识别的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-10页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·闸机智能识别系统研究现状 | 第8页 |
| ·本论文所作的主要工作和创新点 | 第8-9页 |
| ·论文结构 | 第9-10页 |
| 第二章 图像技术和图像工程简介 | 第10-14页 |
| ·图像技术和图像工程 | 第10-11页 |
| ·相关学科和领域 | 第11-12页 |
| ·论文中用到的相关技术 | 第12-14页 |
| ·位图 | 第12页 |
| ·图像处理 | 第12-13页 |
| ·图像识别 | 第13-14页 |
| 第三章 图像的二值化分割 | 第14-24页 |
| ·除去图像背景 | 第14-16页 |
| ·信息主体 | 第14页 |
| ·去背景的方法 | 第14-15页 |
| ·去掉图像背景后的效果 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| ·图像的二值化分割 | 第16-24页 |
| ·图像二值化的概念 | 第16-18页 |
| ·图像二值化的方法 | 第18页 |
| ·阈值e的自适应算法 | 第18-23页 |
| ·阈值选取小结 | 第23-24页 |
| 第四章 信息主体的检测与识别 | 第24-32页 |
| ·图像识别目的 | 第24页 |
| ·图像的检测及模板匹配 | 第24-26页 |
| ·投影法 | 第25-26页 |
| ·识别图像中物体的轮廓 | 第26-28页 |
| ·边缘检测常用的方法 | 第27页 |
| ·基于最高点假设的边缘检测方法 | 第27-28页 |
| ·图像中目标的表达 | 第28-29页 |
| ·图像中物体个数的识别 | 第29-32页 |
| 第五章 程序复杂度分析及运行效果 | 第32-35页 |
| ·程序复杂度分析 | 第32页 |
| ·程序运行时需要的空间 | 第32页 |
| ·程序运行需要的时间 | 第32页 |
| ·程序运行效果 | 第32-35页 |
| 第六章 帧信息关联技术 | 第35-41页 |
| ·形状参数 | 第35-36页 |
| ·特征曲线的匹配 | 第36-41页 |
| 第七章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
