| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究难点 | 第14页 |
| 1.4 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.5 课题研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.5.1 论文研究内容 | 第15页 |
| 1.5.2 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 视频监考系统的智能方案设计 | 第17-27页 |
| 2.1 标准化考场介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 视频监考系统介绍 | 第18-22页 |
| 2.2.1 视频监考系统结构与功能 | 第18-19页 |
| 2.2.2 视频监考系统现有功能局限性分析及智能化设计 | 第19-22页 |
| 2.3 视频监考系统中智能化业务流程设计 | 第22-23页 |
| 2.4 智能化视频监考系统的总体设计 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 物理考场与模拟考场匹配 | 第27-37页 |
| 3.1 基于透视变换生成考场正投影图 | 第27-31页 |
| 3.1.1 透视变换概述 | 第27-29页 |
| 3.1.2 透视变换矩阵的推导及正投影图的形成 | 第29-31页 |
| 3.2 基于模板匹配的课桌区域定位 | 第31-34页 |
| 3.2.1 模板匹配概述 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于模板匹配的课桌检测 | 第33-34页 |
| 3.3 课桌区域定位 | 第34页 |
| 3.4 本物理考场与模拟考场的匹配 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于相似度匹配的考生在位识别 | 第37-51页 |
| 4.1 考生区域提取 | 第37-38页 |
| 4.2 考场图片预处理 | 第38-46页 |
| 4.3 基于考生区域相似度分析的考生在位识别 | 第46-49页 |
| 4.3.1 背景减除法概述 | 第46页 |
| 4.3.2 基于归一化相关匹配和背景减除法的考生在位识别 | 第46-49页 |
| 4.4 遮挡问题的处理 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于运动目标跟踪的考生早退识别 | 第51-71页 |
| 5.1 运动目标跟踪方法概述 | 第51-54页 |
| 5.2 基于HSV颜色直方图的粒子滤波的考生早退研究 | 第54-70页 |
| 5.2.1 颜色空间概述 | 第54-57页 |
| 5.2.2 粒子滤波概述 | 第57-67页 |
| 5.2.3 考生早退识别 | 第67-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 智能化考场中考生考勤关键技术研究的综合实验 | 第71-83页 |
| 6.1 智能化考场中考生考勤关键技术研究的综合实验 | 第71页 |
| 6.2 图像预处理 | 第71-72页 |
| 6.3 课桌区域定位研究的实验与结果分析 | 第72-76页 |
| 6.3.1 获得透视变换矩阵 | 第72-74页 |
| 6.3.2 模板匹配 | 第74页 |
| 6.3.3 课桌区域定位 | 第74-76页 |
| 6.4 考生在位识别研究的实验与结果分析 | 第76-80页 |
| 6.5 考生早退识别研究的实验与结果分析 | 第80-82页 |
| 6.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 7.1 总结 | 第83-84页 |
| 7.2 展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文及项目实践 | 第93页 |
