嵌入式目标跟踪系统的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第13页 |
| ·跟踪系统概述 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·跟踪系统的应用 | 第14-15页 |
| ·跟踪系统的难点 | 第15-16页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容 | 第16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 嵌入式平台构建 | 第17-30页 |
| ·嵌入式硬件平台 | 第17-21页 |
| ·系统要求 | 第17页 |
| ·硬件结构 | 第17-21页 |
| ·开发环境 | 第21-23页 |
| ·开发环境搭建 | 第21-22页 |
| ·交叉编译工具 | 第22-23页 |
| ·运行环境 | 第23-27页 |
| ·BootLoader移植 | 第24-26页 |
| ·Linux操作系统及驱动移植 | 第26-27页 |
| ·图像处理函数 | 第27-29页 |
| ·OpenCV简介 | 第27-29页 |
| ·图像采集 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 运动目标检测 | 第30-44页 |
| ·运动目标检测方法的选择 | 第30-33页 |
| ·消除扰动的图像预处理 | 第33-38页 |
| ·灰度化 | 第33-34页 |
| ·灰度映射 | 第34-35页 |
| ·平滑滤波 | 第35-37页 |
| ·直方图均衡化 | 第37-38页 |
| ·基于平均背景模型目标检测 | 第38-43页 |
| ·背景模型建立 | 第38-39页 |
| ·目标检测 | 第39-40页 |
| ·滤波处理 | 第40-43页 |
| ·基于加权平均的背景模型建立算法 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 目标识别及跟踪 | 第44-58页 |
| ·模式识别 | 第44-46页 |
| ·图像识别 | 第44-45页 |
| ·识别问题的一般描述 | 第45页 |
| ·模式识别的系统结构 | 第45-46页 |
| ·特征提取 | 第46-48页 |
| ·基本统计特征 | 第46页 |
| ·特征降维 | 第46-47页 |
| ·主成份分析(PCA) | 第47-48页 |
| ·人脸识别 | 第48-52页 |
| ·人脸检测 | 第48-50页 |
| ·人脸识别 | 第50-52页 |
| ·步态识别 | 第52-55页 |
| ·基于Camshift算法的目标跟踪 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 附录B 目标检测程序部分源码 | 第64-65页 |
| 附录C 人脸检测程序部分源码 | 第65-66页 |
| 附录D 人脸样本训练程序部分源码 | 第66-67页 |
| 附录E 人脸分类识别程序部分源码 | 第67-69页 |
| 附录F 跟踪程序部分源码 | 第69页 |
