人体目标跟踪机器人的研究与设计
| 西北师范大学研究生学位论文作者信息 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 目标跟踪方法综述 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·静态背景下运动目标检测与跟踪算法 | 第19-22页 |
| ·帧差法 | 第19-20页 |
| ·背景差分法 | 第20-21页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·动态背景下的运动目标检测与跟踪算法 | 第22-29页 |
| ·背景补偿差分法 | 第22-24页 |
| ·Camshift 跟踪算法 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 多信息融合的人体目标跟踪算法 | 第30-46页 |
| ·KINECT 摄像头简介 | 第30-31页 |
| ·RGB 空间到 HSV 空间的转换 | 第31-32页 |
| ·目标直方图和背景投影图 | 第32-33页 |
| ·目标直方图 | 第32-33页 |
| ·背景投影图 | 第33页 |
| ·融合深度信息和色彩信息的人体目标跟踪算法 | 第33-37页 |
| ·嵌入 KALMAN 滤波的人体目标跟踪算法 | 第37-42页 |
| ·Kalman 滤波的原理和人体跟踪中的应用 | 第37-41页 |
| ·嵌入 Kalman 滤波的人体目标跟踪算法 | 第41-42页 |
| ·多信息融合算法的测试与分析 | 第42-45页 |
| ·人体目标的初始化过程 | 第42-43页 |
| ·消除复杂背景干扰的测试与分析 | 第43-44页 |
| ·算法的跟踪测试与分析 | 第44-45页 |
| ·实验总结 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 特定人识别算法的研究与应用 | 第46-54页 |
| ·人体目标特征的选取 | 第46-47页 |
| ·特征分布量的选取 | 第46-47页 |
| ·人体目标特征区域的选取 | 第47页 |
| ·直方图的匹配的方法 | 第47-50页 |
| ·特定人识别 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·实验条件 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·实验总结 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 算法应用与实现 | 第54-61页 |
| ·硬件测试平台 | 第54-55页 |
| ·系统软件实现 | 第55-57页 |
| ·测试结果 | 第57-60页 |
| ·跟踪算法测试 | 第57-58页 |
| ·特定人识别算法测试 | 第58-59页 |
| ·服务机器人的应用 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
