基于头部运动轨迹和3D视觉的跌倒检测系统
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 系统架构 | 第11-17页 |
| ·系统硬件组成 | 第11-13页 |
| ·Kinect简介 | 第11-12页 |
| ·Kinect工作原理 | 第12-13页 |
| ·系统软件组成 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第三章 摄像机标定与数据融合 | 第17-26页 |
| ·摄像机标定 | 第17-24页 |
| ·线性情况 | 第17-20页 |
| ·非线性情况 | 第20-22页 |
| ·标定步骤 | 第22-24页 |
| ·2D-3D数据融合 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 头部检测与定位 | 第26-44页 |
| ·前景分割 | 第26-30页 |
| ·背景差分法 | 第26-27页 |
| ·混合高斯模型法 | 第27-30页 |
| ·头部检测 | 第30-39页 |
| ·肤色检测 | 第31-35页 |
| ·头部区域定位 | 第35-39页 |
| ·头部定位 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 跌倒检测 | 第44-54页 |
| ·跌倒特征研究 | 第44-47页 |
| ·跌倒检测算法研究 | 第47-53页 |
| ·阈值法 | 第47-48页 |
| ·模式识别法 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第54-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64页 |
| ·本文创新点 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
