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基于Omap4460人眼状态检测的设计与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 选题背景与意义第17-18页
    1.2 研究现状第18-19页
        1.2.1 国内发展状况第18页
        1.2.2 国外发展现状第18-19页
    1.3 人眼状态检测技术关键点第19-20页
    1.4 本文的论文结构安排和主要工作第20-23页
        1.4.1 论文结构安排第20-21页
        1.4.2 本文主要工作第21-23页
第二章 图像目标特征第23-33页
    2.1 Haar-like特征第23-25页
        2.1.1 Haar-like特征特点第23-24页
        2.1.2 积分图第24-25页
    2.2 LBP特征第25-30页
        2.2.1 LBP算子第26-30页
        2.2.2 LBP特征的提取流程第30页
    2.3 HOG特征第30-32页
        2.3.1 HOG特征的主要思想第30页
        2.3.2 HOG特征计算过程第30-32页
    2.4 本章总结第32-33页
第三章 Adaboost分类算法第33-39页
    3.1 Adaboost算法第33页
    3.2 Adaboost分类算法流程第33-35页
    3.3 Adaboost错误检测率上限第35页
    3.4 级联分类器第35-36页
    3.5 Adaboost检测流程第36-38页
    3.6 本章总结第38-39页
第四章 图像目标跟踪第39-51页
    4.1 Kalman跟踪第39-40页
        4.1.1 Kalman滤波器理论第39-40页
        4.1.2 Kalman跟踪过程第40页
    4.2 Template跟踪第40-41页
    4.3 MeanShift跟踪第41-45页
        4.3.1 核函数第41-42页
        4.3.2 MeanShift理论第42-43页
        4.3.3 MeanShift跟踪原理第43页
        4.3.4 CamShift跟踪第43-45页
    4.4 光流跟踪第45-48页
        4.4.1 光流速度场第45-47页
        4.4.2 LK与HS跟踪算法第47-48页
        4.4.3 光流法跟踪流程第48页
    4.5 本章总结第48-51页
第五章 人眼状态检测与跟踪实现第51-73页
    5.1 人脸检测实现第51-58页
        5.1.1 人脸检测总设计方案第51-53页
        5.1.2 人脸图像预处理第53-56页
        5.1.3 本文人脸检测Facedetect与OpenCV中检测性能对比第56-58页
    5.2 人眼检测实现第58-61页
        5.2.1 人脸几何位置特征第58-59页
        5.2.2 人眼检测方法实现第59-61页
    5.3 人眼跟踪实现第61-64页
    5.4 人眼状态检测实现第64-71页
        5.4.1 人眼状态检测原理第64页
        5.4.2 人眼状态检测方法的选择第64-65页
        5.4.3 基于轮廓法人眼开闭检测实现第65-70页
        5.4.4 人眼睁眼频率检测实现第70-71页
    5.5 本章总结第71-73页
第六章 人眼状态检测平台设计实现第73-93页
    6.1 软件平台第73-78页
        6.1.1 OpenCV库第73页
        6.1.2 Gstreamer库第73-75页
        6.1.3 V4L2与Media视频处理框架第75-78页
    6.2 硬件平台第78-80页
        6.2.1 处理器的选择第78页
        6.2.2 采集卡的选择第78-79页
        6.2.3 模拟摄像头的选择第79页
        6.2.4 硬件平台的搭建第79-80页
    6.3 测试结果与分析第80-91页
    6.4 本章总结第91-93页
第七章 总结与展望第93-95页
参考文献第95-99页
致谢第99-101页
作者简介第101-102页
    1.基本情况第101页
    2.教育背景第101-102页

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