基于Kinect的人群识别与跟踪系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 人群的检测与跟踪技术 | 第9-12页 |
| 1.3.1 人群检测技术介绍 | 第9-11页 |
| 1.3.2 人群跟踪技术介绍 | 第11-12页 |
| 1.4 系统实现重难点 | 第12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 深度相机Kinect的介绍 | 第14-19页 |
| 2.1 工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 技术特征及相关接口 | 第15-17页 |
| 2.2.1 Kinect的输出信息 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Kinect的几何模型 | 第16页 |
| 2.2.3 Kinect的用户接口 | 第16-17页 |
| 2.2.4 Kinect的相关函数 | 第17页 |
| 2.3 Kinect的应用 | 第17-19页 |
| 第三章 系统完成前的准备工作 | 第19-25页 |
| 3.1 Kinect外部参数验证 | 第19页 |
| 3.2 Kinect内部参数标定 | 第19-22页 |
| 3.2.1 定标板制作 | 第19-20页 |
| 3.2.2 拍摄不同角度的定标板 | 第20页 |
| 3.2.3 利用Matlab进行标定 | 第20-22页 |
| 3.3 场景选取 | 第22-23页 |
| 3.4 安置角度确定 | 第23页 |
| 3.5 实验数据拍摄 | 第23-24页 |
| 3.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 人群检测的实现 | 第25-42页 |
| 4.1 实现流程 | 第25-26页 |
| 4.2 深度影像去噪 | 第26-28页 |
| 4.3 用Ω形状拟合匹配头部 | 第28-34页 |
| 4.3.1 Canny算子获取边缘信息 | 第28-29页 |
| 4.3.2 距离变换 | 第29-30页 |
| 4.3.3 头部的初步匹配 | 第30-34页 |
| 4.4 用3D半球拟合匹配头部 | 第34-38页 |
| 4.4.1 计算点云 | 第34-35页 |
| 4.4.2 产生3D模型 | 第35-36页 |
| 4.4.3 计算头部参数 | 第36页 |
| 4.4.4 点云拟合 | 第36-38页 |
| 4.5 人体轮廓提取 | 第38-41页 |
| 4.5.1 分离人与地面 | 第38-39页 |
| 4.5.2 提取轮廓 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 人群跟踪的实现 | 第42-48页 |
| 5.1 实现流程 | 第42页 |
| 5.2 人群跟踪 | 第42-47页 |
| 5.2.1 定义匹配值 | 第42页 |
| 5.2.2 跟踪具体流程 | 第42-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 6.1 系统的效果展示 | 第48-49页 |
| 6.1.1 系统界面 | 第48页 |
| 6.1.2 系统的结果 | 第48-49页 |
| 6.2 系统的调整与优化 | 第49-50页 |
| 6.3 系统的应用与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
