基于视觉的家居服务机器人物体感知研究



基于视觉的家居服务机器人物体感知研究

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基于视觉的家居服务机器人物体感知研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 国外机器人视觉研究现状	第9-12页
1.2.2 国内机器人视觉研究现状	第12页
1.3 本文主要内容及安排	第12-14页
第二章视频目标识别跟踪原理与算法	第14-25页
2.1 目标识别算法	第14-21页
2.1.1 基于模板匹配的目标识别	第14-18页
2.1.2 基于机器学习的目标识别	第18-20页
2.1.3 目标识别方法的选择	第20-21页
2.2 目标跟踪算法	第21-24页
2.2.1 目标跟踪核心环节	第21-22页
2.2.2 常见目标跟踪算法	第22-23页
2.2.3 目标跟踪方法的选择	第23-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章基于局部SURF特征的机器人物体识别算法	第25-35页
3.1 引言	第25页
3.2 基于SURF特征匹配的物体识别算法	第25-32页
3.2.1 物体识别框架	第25-26页
3.2.2 特征点检测	第26-28页
3.2.3 特征点描述	第28-30页
3.2.4 改进的特征点匹配	第30-32页
3.3 实验结果与分析	第32-34页
3.3.1 实验环境配置	第32页
3.3.2 物体识别实验	第32-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第四章基于显著性区域指导的机器人物体识别算法	第35-44页
4.1 引言	第35页
4.2 基于显著性区域指导的物体识别算法	第35-38页
4.2.1 SURF算法加速策略	第35-36页
4.2.2 视觉选择性注意机制	第36页
4.2.3 Lab颜色模型	第36页
4.2.4 显著性指导的物体识别	第36-38页
4.3 实验结果与分析	第38-43页
4.3.1 显著性区域提取实验	第38页
4.3.2 物体识别实验	第38-43页
4.4 本章小结	第43-44页
第五章基于改进的Camshift机器人物体跟踪算法	第44-58页
5.1 引言	第44页
5.2 Camshift算法原理	第44-49页
5.2.1 Meanshift跟踪算法	第44-46页
5.2.2 颜色空间	第46-47页
5.2.3 颜色概率分布图	第47-48页
5.2.4 Camshift跟踪算法	第48-49页
5.3 改进的Camshift跟踪算法	第49-52页
5.3.1 Camshift跟踪算法分析	第49-50页
5.3.2 无监督的搜索窗口选择	第50-51页
5.3.3 结合SURF特征的Camshift跟踪算法	第51-52页
5.4 实验及结果分析	第52-56页
5.5 本章小结	第56-58页
第六章总结与展望	第58-60页
6.1 工作总结	第58-59页
6.2 工作展望	第59-60页
参考文献	第60-65页
致谢	第65-66页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第66页

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