| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题来源及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状与应用 | 第11-14页 |
| 1.2.1 人体姿态检测与识别国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人体姿态检测与识别的应用 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及架构 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第17-39页 |
| 2.1 人体姿态图像的采集 | 第17页 |
| 2.2 视频关键帧提取 | 第17-18页 |
| 2.3 姿态识别预处理 | 第18-29页 |
| 2.3.1 灰度化 | 第18-19页 |
| 2.3.2 姿态分割 | 第19-21页 |
| 2.3.3 二值化 | 第21页 |
| 2.3.4 中值滤波 | 第21页 |
| 2.3.5 形态学处理 | 第21-26页 |
| 2.3.6 轮廓提取 | 第26-27页 |
| 2.3.7 边缘检测 | 第27-29页 |
| 2.4 姿态识别 | 第29-34页 |
| 2.4.1 多特征描述算子 | 第30页 |
| 2.4.2 特征向量的构成 | 第30-31页 |
| 2.4.3 识别方法 | 第31-34页 |
| 2.5 硬件平台介绍 | 第34-36页 |
| 2.5.1 Cyclone Ⅱ EP2C35F6低成本FPGA | 第34页 |
| 2.5.2 DE2开发板 | 第34-35页 |
| 2.5.3 DC2摄像头 | 第35-36页 |
| 2.6 系统软件平台介绍 | 第36-39页 |
| 2.6.1 Quartus Ⅱ软件开发平台 | 第36-37页 |
| 2.6.2 Nios Ⅱ开发平台 | 第37-39页 |
| 第3章 系统总体设计 | 第39-45页 |
| 3.1 系统功能概述 | 第39页 |
| 3.2 系统模块构建 | 第39-40页 |
| 3.3 系统硬件设计 | 第40-41页 |
| 3.4 系统软件设计 | 第41-42页 |
| 3.5 核心控制处理模块 | 第42页 |
| 3.6 其他模块 | 第42页 |
| 3.7 系统总体架构 | 第42-45页 |
| 第4章 系统各模块的具体设计与实现 | 第45-65页 |
| 4.1 图像采集模块 | 第45-49页 |
| 4.1.1 I~2C传感器配置模块 | 第45-46页 |
| 4.1.2 CMOS传感器数据采集模块 | 第46-48页 |
| 4.1.3 Bayer格式转RGB格式模块 | 第48-49页 |
| 4.2 SDRAM数据缓存模块 | 第49-50页 |
| 4.3 图像显示模块 | 第50-53页 |
| 4.4 视频关键帧提取 | 第53-55页 |
| 4.5 姿态检测与识别算法 | 第55-65页 |
| 4.5.1 灰度化 | 第55页 |
| 4.5.2 图像分割 | 第55-57页 |
| 4.5.3 二值化的阈值选择 | 第57-58页 |
| 4.5.4 中值滤波 | 第58页 |
| 4.5.5 形态学处理 | 第58-59页 |
| 4.5.6 轮廓提取 | 第59-60页 |
| 4.5.7 边缘检测 | 第60页 |
| 4.5.8 最小外接矩形 | 第60-61页 |
| 4.5.9 人体七星模型 | 第61-62页 |
| 4.5.10 特征提取 | 第62-63页 |
| 4.5.11 神经网络训练和分类 | 第63-65页 |
| 第5章 系统调试及结果分析 | 第65-71页 |
| 5.1 系统调试 | 第65-66页 |
| 5.1.1 硬件调试 | 第65页 |
| 5.1.2 软件调试 | 第65-66页 |
| 5.2 遇到的问题及解决方法 | 第66-67页 |
| 5.3 系统测试结果及分析 | 第67-69页 |
| 5.4 系统主要性能参数 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 不足之处及展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |