| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 康复机器人研究背景及发展现状 | 第14-20页 |
| 1.1.1 康复机器人研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 康复机器人发展现状 | 第15-20页 |
| 1.2 康复机器人FRIEND研究的关键问题 | 第20-25页 |
| 1.2.1 康复机器人FRIEND | 第20-22页 |
| 1.2.2 康复机器人视觉任务 | 第22-25页 |
| 1.3 康复机器人目标识别方法研究主要内容 | 第25-26页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第26-28页 |
| 第2章 图像特征提取与匹配策略研究 | 第28-46页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第28-33页 |
| 2.2.1 角点特征提取 | 第29-30页 |
| 2.2.2 边缘特征提取 | 第30-32页 |
| 2.2.3 斑点特征提取 | 第32-33页 |
| 2.3 图像特征描述符 | 第33-38页 |
| 2.3.1 颜色特征描述符 | 第33-34页 |
| 2.3.2. 纹理特征描述符 | 第34-35页 |
| 2.3.3. 形状特征描述符 | 第35-38页 |
| 2.4 图像特征匹配 | 第38-44页 |
| 2.4.1 相似度度量 | 第38-39页 |
| 2.4.2 特征匹配策略 | 第39-40页 |
| 2.4.3 查询技术 | 第40-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 复杂背景下基于改进SIFT算法的目标识别方法 | 第46-78页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 SIFT算法 | 第47-54页 |
| 3.2.1 SIFT算法的提出与特点 | 第47页 |
| 3.2.2 SIFT特征点提取 | 第47-54页 |
| 3.3 快速SIFT特征匹配方法 | 第54-67页 |
| 3.3.1 提取分类SIFT特征点 | 第54-56页 |
| 3.3.2 圆周随机变量 | 第56-59页 |
| 3.3.3 SIFT特征点角度属性扩展 | 第59-63页 |
| 3.3.4 快速SIFT特征匹配策略 | 第63-67页 |
| 3.4 基于图像尺度因子的SIFT特征匹配方法 | 第67-73页 |
| 3.4.1 尺度因子计算 | 第67-72页 |
| 3.4.2 恢复被错误排除的正确匹配 | 第72-73页 |
| 3.5 基于改进SIFT算法的特征匹配实验 | 第73-76页 |
| 3.5.1 评估快速SIFT算法 | 第73-75页 |
| 3.5.2 评估改进SIFT算法特征匹配的稳定性 | 第75-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 基于闭环模糊控制的目标识别优化策略 | 第78-93页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 闭环模糊控制系统 | 第79-82页 |
| 4.2.1 闭环系统 | 第79-80页 |
| 4.2.2 模糊控制 | 第80页 |
| 4.2.3 基于闭环模糊控制的目标识别方法 | 第80-82页 |
| 4.3 仿射变换差异 | 第82-83页 |
| 4.4 模糊控制器 | 第83-90页 |
| 4.4.1 模糊化 | 第85-87页 |
| 4.4.2 模糊推理 | 第87-89页 |
| 4.4.3 逆模糊化 | 第89-90页 |
| 4.5 复杂背景下基于改进SIFT算法结合模糊控制的目标识别实验 | 第90-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 康复机器人摄像机标定与任务目标姿态估计 | 第93-108页 |
| 5.1 引言 | 第93页 |
| 5.2 康复机器人视觉系统摄像机标定 | 第93-100页 |
| 5.2.1 摄像机标定建模 | 第95-97页 |
| 5.2.2 遗传算法 | 第97-99页 |
| 5.2.3 摄像机标定实验 | 第99-100页 |
| 5.3 目标姿态估计 | 第100-104页 |
| 5.4 基于图像的康复机器人视觉伺服方法 | 第104-107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第6章 基于改进SIFT方法的机器人用户人脸识别研究 | 第108-123页 |
| 6.1 引言 | 第108-109页 |
| 6.2 Adaboost算法 | 第109-113页 |
| 6.2.1 人脸的Haar-like特征 | 第110-111页 |
| 6.2.2 分类器 | 第111-113页 |
| 6.3 基于改进SIFT算法的人脸识别 | 第113-119页 |
| 6.4 基于改进SIFT算法的人脸识别实验 | 第119-121页 |
| 6.4.1 原SIFT算法与改进SIFT算法人脸识别对比实验 | 第119-120页 |
| 6.4.2 光照、表情、姿态变化情况下人脸识别实验 | 第120-121页 |
| 6.4.3 机器人用户人脸识别实验 | 第121页 |
| 6.6 本章小结 | 第121-123页 |
| 第7章 总结与展望 | 第123-127页 |
| 7.1 论文的主要工作总结 | 第123-124页 |
| 7.2 论文的创新点 | 第124-125页 |
| 7.3 展望 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-137页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第137-138页 |
| 指导教师及作者简介 | 第138-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
