| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·视野计的研究进展 | 第10-11页 |
| ·人眼检测跟踪技术的研究进展 | 第11-12页 |
| ·目标检测技术的发展与现状 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪技术的发展与现状 | 第13-15页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第15-17页 |
| ·研究目的 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| 2 人眼检测算法基础 | 第17-28页 |
| ·Boosting 算法 | 第17-18页 |
| ·Boosting 算法的起源 | 第17页 |
| ·Boosting 算法概述 | 第17-18页 |
| ·Adaboost 算法 | 第18-21页 |
| ·强分类器的训练 | 第18-20页 |
| ·强分类器阈值分析 | 第20-21页 |
| ·特征与积分图像 | 第21-25页 |
| ·Haar-like 特征 | 第21-23页 |
| ·积分图 | 第23-25页 |
| ·弱分类器 | 第25-26页 |
| ·弱分类器的定义 | 第25页 |
| ·弱分类器阈值的确定 | 第25-26页 |
| ·分类器误检率分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 人眼检测系统的设计与实现 | 第28-42页 |
| ·级联分类器 | 第28-30页 |
| ·级联分类器的构建 | 第28-29页 |
| ·级联分类器的训练 | 第29-30页 |
| ·OpenCV 基础 | 第30-33页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·OpenCV 主要数据结构介绍 | 第31-33页 |
| ·VC6.0 下的配置 | 第33-34页 |
| ·全局配置 | 第33-34页 |
| ·项目设置 | 第34页 |
| ·样本的选取与预处理 | 第34-35页 |
| ·静态图像人眼检测的实现 | 第35-38页 |
| ·基于OpenCV 的目标检测函数 | 第35-37页 |
| ·静态图像人眼检测效果 | 第37-38页 |
| ·视频流图像人眼检测 | 第38-41页 |
| ·视频分帧处理 | 第38-39页 |
| ·视频流图像人眼检测效果 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于 CamShift 算法的人眼跟踪系统设计 | 第42-55页 |
| ·MeanShift 算法 | 第42-45页 |
| ·基本MeanShift | 第42-43页 |
| ·扩展的MeanShift | 第43-44页 |
| ·算法步骤 | 第44-45页 |
| ·颜色模型 | 第45-48页 |
| ·常用的颜色模型 | 第46-47页 |
| ·RGB 模型到HSV 模型的转换 | 第47-48页 |
| ·图像阶距 | 第48页 |
| ·CamShift 跟踪算法 | 第48-49页 |
| ·CamShift 算法流程 | 第48-49页 |
| ·初始化搜索窗 | 第49页 |
| ·搜索窗自适应原理 | 第49页 |
| ·CamShift 跟踪算法的改进 | 第49-51页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 托架控制系统设计 | 第55-64页 |
| ·步进电机驱动控制 | 第55-58页 |
| ·步进电机控制原理 | 第56-57页 |
| ·驱动控制电路设计 | 第57-58页 |
| ·串口通信技术 | 第58-63页 |
| ·单片机的串口结构 | 第58-60页 |
| ·上位机串口编程 | 第60-61页 |
| ·下位机串口编程 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文的工作总结 | 第64页 |
| ·下一步工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第70页 |