| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 网络同步课堂 | 第9-10页 |
| 1.1.2 计算机视觉 | 第10页 |
| 1.1.3 视频追踪 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 TLD视频跟踪算法 | 第16-32页 |
| 2.1 TLD概述 | 第16-17页 |
| 2.2 Detector-检测模块 | 第17-24页 |
| 2.2.1 方差分类器 | 第19页 |
| 2.2.2 Ensemble Classifier(集合分类器) | 第19-22页 |
| 2.2.3 最近邻分类器 | 第22-24页 |
| 2.3 Tracker——跟踪器 | 第24-27页 |
| 2.4 Learning——学习模块 | 第27-31页 |
| 2.5 本章总结 | 第31-32页 |
| 第三章 TLD的CUDA并行运算优化 | 第32-40页 |
| 3.1 GPU结构 | 第32-35页 |
| 3.2 CUDA概述 | 第35-37页 |
| 3.3 对TLD的并行运算优化 | 第37-39页 |
| 3.4 本章总结 | 第39-40页 |
| 第四章 教室内追踪系统设计与实现 | 第40-56页 |
| 4.1 全景摄像头模块 | 第41-44页 |
| 4.1.1 高斯混合模型 | 第42页 |
| 4.1.2 Haar分类器人形检测 | 第42-44页 |
| 4.2 特写摄像头部分 | 第44-48页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 多目标追踪 | 第45-48页 |
| 4.3 PTZ摄像头控制 | 第48-51页 |
| 4.3.1 PTZ概述 | 第49页 |
| 4.3.2 Visca协议 | 第49-51页 |
| 4.4 系统测试结果 | 第51-55页 |
| 4.4.1 TLD算法测试 | 第51-52页 |
| 4.4.2 同步课堂追踪系统测试 | 第52-55页 |
| 4.5 本章总结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 论文使用缩写说明 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |