| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 选题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1．2 景物理解及其相关学科 | 第8-13页 |
| 1．2．1 景物理解与图像理解 | 第8-9页 |
| 1．2．2 景物理解与数字图像处理、分析、理解 | 第9-10页 |
| 1．2．3 景物理解与计算机视觉 | 第10-11页 |
| 1．2．4 景物理解与模式识别 | 第11-13页 |
| 1．3 本课题所作的研究工作 | 第13-14页 |
| 第二章 系统构成及软件流程 | 第14-16页 |
| 2．1 硬件构成 | 第14页 |
| 2．2 软件系统流程 | 第14-16页 |
| 第三章 基于不变矩的人形识别 | 第16-48页 |
| 3．1 图像获取策略 | 第16-17页 |
| 3．1．1 背景图像与序列图像获取 | 第16页 |
| 3．1．2 背景替换 | 第16-17页 |
| 3．2 面向人形识别的图像处理 | 第17-27页 |
| 3．2．1 序列图像与背景图像做差 | 第17-21页 |
| 3．2．2 图像分割 | 第21-23页 |
| 3．2．3 边缘填充 | 第23-25页 |
| 3．2．4 八向链码提取边缘 | 第25-27页 |
| 3．3 特征的选择与提取 | 第27-33页 |
| 3．3．1 轮廓与形状 | 第28-29页 |
| 3．3．2 不变矩 | 第29-33页 |
| 3．4 决策判别 | 第33-48页 |
| 3．4．1 基于最小错误率的贝叶斯决策 | 第34-35页 |
| 3．4．2 总体分布的非参数估计 | 第35-38页 |
| 3．4．3 Parzen窗法 | 第38-41页 |
| 3．4．4 用贝叶斯分类器对样本分类 | 第41-42页 |
| 3．4．5 平均值&统计法 | 第42-43页 |
| 3．4．6 不变矩数值范围法 | 第43页 |
| 3．4．7 综合判断 | 第43-44页 |
| 3．4．8 实验结果 | 第44-47页 |
| 3．4．9 实验结论 | 第47-48页 |
| 第四章 火灾检测 | 第48-57页 |
| 4．1 火焰识别 | 第48-52页 |
| 4．1．1 利用火焰颜色识别 | 第48-49页 |
| 4．1．2 利用其它特征识别 | 第49-50页 |
| 4．1．3 实验结果及结论 | 第50-52页 |
| 4．2 烟雾检测 | 第52-57页 |
| 4．2．1 边缘检测 | 第52-53页 |
| 4．2．2 沈俊边缘检测方法 | 第53-55页 |
| 4．2．3 烟雾检测实现 | 第55页 |
| 4．2．4 实验结果与结论 | 第55-57页 |
| 第五章 总结 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录A 论文录用证明 | 第65-66页 |
| A．1 基于不变矩的实时人形监测与识别系统——发表于《小型微型计算机系统》（录用通知） | 第65-66页 |
| A．2 基于不变矩的实时人形识别研究——发表于《计算机工程》（录用证明） | 第66页 |