课堂视频录播系统中运动目标检测与跟踪技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 智能课堂视频录播系统 | 第8-9页 |
| 1.1.2 录播系统中的目标检测与跟踪 | 第9页 |
| 1.2 国内外现状分析 | 第9-11页 |
| 1.3 论文工作内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 课堂视频录播系统中的运动目标检测与跟踪 | 第12-25页 |
| 2.1 课堂视频录播系统 | 第12-13页 |
| 2.1.1 运动目标检测与跟踪 | 第12-13页 |
| 2.1.2 基于图像识别技术的运动目标检测与跟踪 | 第13页 |
| 2.2 运动目标的检测 | 第13-18页 |
| 2.2.1 运动目标检测算法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 高斯滤波降噪 | 第15页 |
| 2.2.3 图像阈值分割 | 第15-18页 |
| 2.2.4 图像轮廓提取 | 第18页 |
| 2.3 运动目标的跟踪 | 第18-24页 |
| 2.3.1 运动目标跟踪算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 haar特征 | 第19-21页 |
| 2.3.3 信号的压缩感知 | 第21-22页 |
| 2.3.4 贝叶斯分类器 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 录播系统中的运动目标检测 | 第25-37页 |
| 3.1 录播系统中运动目标检测的要求 | 第25页 |
| 3.2 基于背景差分法的运动目标检测 | 第25-30页 |
| 3.2.1 基于滑动平均算法的背景更新 | 第26页 |
| 3.2.2 基于Otsu算法的图像阈值分割 | 第26-27页 |
| 3.2.3 形态学处理 | 第27-28页 |
| 3.2.4 改进的掏空内部点的轮廓提取 | 第28-29页 |
| 3.2.5 轮廓的Freeman链码表示 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30-36页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验过程 | 第31页 |
| 3.3.3 实验结果的比较和分析 | 第31-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 录播系统中的运动目标跟踪 | 第37-52页 |
| 4.1 录播系统中运动目标跟踪的要求 | 第37页 |
| 4.2 基于压缩感知的跟踪算法 | 第37-38页 |
| 4.3 低维特征的获取 | 第38-41页 |
| 4.3.1 随机测量矩阵 | 第38-40页 |
| 4.3.2 特征的提取 | 第40页 |
| 4.3.3 低维特征分析 | 第40-41页 |
| 4.4 基于朴素贝叶斯分类器的特征匹配 | 第41-42页 |
| 4.5 样本选取的改进 | 第42-44页 |
| 4.5.1 样本选取的不足 | 第42页 |
| 4.5.2 基于卡尔曼滤波器的样本选取 | 第42-44页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第44-51页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第44页 |
| 4.6.2 实验过程 | 第44-45页 |
| 4.6.3 实验结果的比较和分析 | 第45-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验平台的搭建和学生目标的跟踪 | 第52-63页 |
| 5.1 录播实验平台的搭建 | 第52-56页 |
| 5.1.1 实验平台概况 | 第52-53页 |
| 5.1.2 辅录制摄像机 | 第53-54页 |
| 5.1.3 主录制摄像机 | 第54页 |
| 5.1.4 主辅摄像机之间的通信 | 第54-55页 |
| 5.1.5 学生跟踪工作过程 | 第55-56页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第56页 |
| 5.2.2 实验过程 | 第56-58页 |
| 5.2.3 实验结果的比较和分析 | 第58-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第63页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第69-70页 |
| 附录2攻读硕士学位期间申请的发明专利 | 第70-71页 |
| 附录3攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
