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基于图像的非接触式人体测量算法的研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 非接触式人体测量技术第11-14页
        1.2.2 非接触式人体测量技术的应用第14-15页
    1.3 研究趋势与意义第15页
    1.4 研究内容第15-16页
    1.5 论文结构第16-17页
第二章 相关理论介绍第17-31页
    2.1 轮廓提取算法第17-24页
        2.1.1 基于边缘的轮廓提取算法第17-19页
        2.1.2 基于区域的轮廓提取算法第19-20页
        2.1.3 基于Snake模型的轮廓提取算法第20-21页
        2.1.4 轮廓提取算法比较第21-24页
    2.2 特征点提取算法第24-28页
        2.2.1 基于二值图像的特征点提取算法第24-25页
        2.2.2 基于轮廓向量的特征点提取算法第25-26页
        2.2.3 基于轮廓分割的特征点提取算法第26-27页
        2.2.4 特征点提取算法比较第27-28页
    2.3 围度拟合算法第28-29页
        2.3.1 曲线拟合算法第28页
        2.3.2 回归分析算法第28-29页
        2.3.3 围度拟合算法比较第29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 基于形状估计的非闭合主动轮廓模型算法研究第31-46页
    3.1 主动轮廓模型综述第31-33页
    3.2 基于形状估计的非闭合主动轮廓模型第33-38页
        3.2.1 算法流程第33-34页
        3.2.2 非闭合主动轮廓模型第34-36页
        3.2.3 形状估计第36-37页
        3.2.4 自动初始轮廓设置第37-38页
    3.3 实验结果与分析第38-45页
        3.3.1 实验环境与实验参数第38-40页
        3.3.2 实验对比与分析第40-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于人体比例与局部轮廓的人体测量算法研究第46-69页
    4.1 传统基于图像的人体测量算法缺点第46页
    4.2 基于人体比例与局部轮廓的算法思想第46-50页
        4.2.1 人体比例关系第46-47页
        4.2.2 人体站姿与特征区域第47-48页
        4.2.3 人体特征区域划分与特征点提取步骤第48-50页
        4.2.4 算法流程第50页
    4.3 特征区域内的人体轮廓与特征点提取第50-57页
        4.3.1 正面头部特征区域与正面头顶点、左右颈点第51页
        4.3.2 左右肩膀特征区域与左右肩膀点第51-52页
        4.3.3 左右胸部特征区域与左右胸第52-53页
        4.3.4 左右手腕特征区域与左右手腕点第53-54页
        4.3.5 正面脚底特征区域与脚底点第54-55页
        4.3.6 侧面头部特征区域与侧面头顶点第55-56页
        4.3.7 正面脚底特征区域与脚底点第56-57页
    4.4 人体参数拟合第57-59页
        4.4.1 长度参数第57-59页
        4.4.2 围度参数第59页
    4.5 实验结果与分析第59-67页
        4.5.1 实验环境与实验参数第60-61页
        4.5.2 测量结果第61-67页
    4.6 本章小结第67-69页
第五章 基于图像的人体测量系统的设计与实现第69-79页
    5.1 系统介绍第69页
        5.1.1 系统目标第69页
        5.1.2 开发环境第69页
    5.2 系统的体系结构设计第69-76页
        5.2.1 系统功能设计第70-72页
        5.2.2 系统模块设计第72-73页
        5.2.3 系统接口设计第73-74页
        5.2.4 系统数据结构设计第74-76页
    5.3 系统展示第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
攻硕期间取得的研究成果第86-87页

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