基于线性分类器的视觉投影交互系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 系统研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 模式识别的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 视觉投影技术研究背景 | 第11页 |
| 1.1.3 互动技术研究背景 | 第11页 |
| 1.1.4 系统研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内研究与应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国内高校的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内行业应用 | 第13页 |
| 1.3 国外研究与应用现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外高校的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 国外行业应用 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文研究目的及创新点 | 第15-18页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第15-17页 |
| 1.4.2 本文创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 视觉投影系统相关的理论研究 | 第20-36页 |
| 2.1 镜头的图像校正算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 图像校正方法概述 | 第20页 |
| 2.1.2 透视变换方法 | 第20-23页 |
| 2.2 一级分类器的设计 | 第23-24页 |
| 2.2.1 光斑圆形度计算 | 第23页 |
| 2.2.2 光斑面积周长比滤波 | 第23-24页 |
| 2.3 二级分类器的设计 | 第24-31页 |
| 2.3.1 模板特征提取 | 第25页 |
| 2.3.2 最小欧式距离分类器 | 第25-26页 |
| 2.3.3 最小错误率贝叶斯分类器 | 第26-28页 |
| 2.3.4 FISHER分类器 | 第28-31页 |
| 2.4 目标光斑中心定位 | 第31-33页 |
| 2.4.1 取最小外接矩形下边中点 | 第31页 |
| 2.4.2 取光斑的几何中心点 | 第31-33页 |
| 2.5 目标中心点到PC坐标的映射 | 第33-34页 |
| 2.6 本章总结 | 第34-36页 |
| 第三章 视觉投影系统设计 | 第36-64页 |
| 3.1 系统设计概述 | 第36-37页 |
| 3.1.1 传统视觉互动投影系统 | 第36-37页 |
| 3.1.2 本文视觉互动投影系统 | 第37页 |
| 3.2 系统的硬件模块 | 第37-41页 |
| 3.2.1 投影仪 | 第38页 |
| 3.2.2 USB摄像头 | 第38-39页 |
| 3.2.3 近红外激光管及滤片 | 第39-40页 |
| 3.2.4 整体安装和设计 | 第40-41页 |
| 3.3 系统的软件模块 | 第41-62页 |
| 3.3.1 软件系统整体概述 | 第41-42页 |
| 3.3.2 软件系统的开发环境及工具 | 第42-43页 |
| 3.3.3 总流程软件系统 | 第43-49页 |
| 3.3.4 二级分类器软件系统 | 第49-62页 |
| 3.4 本章总结 | 第62-64页 |
| 第四章 系统实现与分析 | 第64-88页 |
| 4.1 图像校正实现与分析 | 第64-69页 |
| 4.1.1 MATLAB工具箱获取校正参数 | 第64-67页 |
| 4.1.2 透视变换梯形矫正 | 第67-68页 |
| 4.1.3 结果分析 | 第68-69页 |
| 4.2 一级分类器实现与分析 | 第69-72页 |
| 4.2.1 目标检测实现 | 第69-70页 |
| 4.2.2 面积、面积周长比统计与分析 | 第70-71页 |
| 4.2.3 圆形度统计与分析 | 第71-72页 |
| 4.2.4 一级分类器的性能参数 | 第72页 |
| 4.3 二级分类器实现与分析 | 第72-85页 |
| 4.3.1 样本采集实现与分析 | 第73-74页 |
| 4.3.2 样本学习实现与分析 | 第74-77页 |
| 4.3.3 样本分类识别实现与分析 | 第77-85页 |
| 4.3.4 二级分类器的性能参数 | 第85页 |
| 4.4 系统整体运行 | 第85-87页 |
| 4.5 本章总结 | 第87-88页 |
| 第五章 总结与展望 | 第88-91页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第88-89页 |
| 5.2 展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 附件 | 第96页 |
