基于数字化校园的图像分析型VDC服务器的设计与实现



基于数字化校园的图像分析型VDC服务器的设计与实现

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基于数字化校园的图像分析型VDC服务器的设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 研究背景及选题意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-9页
1.2.1 大型仪器管理系统的发展现状	第8-9页
1.2.2 图像分析型服务器的发展现状	第9页
1.3 本文的主要工作和内容	第9-11页
1.3.1 本文图像分析型服务器的研究内容	第9-10页
1.3.2 论文的主要工作	第10-11页
1.4 论文的章节安排	第11-12页
第二章相关技术综述	第12-22页
2.1. 图像预处理技术	第12-15页
2.1.1. 数字滤波	第12-13页
2.1.2. 图像灰度化与二值化	第13-14页
2.1.3. 图像锐化	第14-15页
2.2. 分类算法的选择	第15页
2.3. 支持向量机SVM	第15-19页
2.3.1. 线性样本集	第16-18页
2.3.2. 非线性样本集	第18-19页
2.4. HOG描述符	第19-20页
2.5. 本章小结	第20-22页
第三章 VDC服务器的总体设计	第22-28页
3.1. 大型仪器管理系统的总体结构	第22-24页
3.1.1. VDC服务器的功能结构	第23页
3.1.2. VDC服务器的工作流程	第23-24页
3.2. VDC服务器概要设计	第24-26页
3.2.1. 需求规定	第24-25页
3.2.2. 软件结构	第25-26页
3.3. VDC服务器的详细设计	第26-27页
3.3.1. 核心类设计	第26-27页
3.3.2. 数据库设计	第27页
3.3.3. 数据表的设计	第27页
3.4. 本章小结	第27-28页
第四章图像传输与动态过滤的研究	第28-40页
4.1 图像的传输	第28-32页
4.1.1 数据解析应用层协议	第28-30页
4.1.2 API网络编程的实现	第30-31页
4.1.3 图像数据包的解析	第31-32页
4.2 图像的动态过滤	第32-38页
4.2.1 图像匹配的算法选择	第33-35页
4.2.2 均值hash算法的实现	第35-38页
4.3 本章小结	第38-40页
第五章图像模式识别的研究	第40-54页
5.1 分类算法整体流程	第40-41页
5.2 HOG特征提取和实现	第41-45页
5.2.1 HOG特征提取流程	第41-42页
5.2.2 颜色空间的规范化	第42-43页
5.2.3 梯度计算	第43页
5.2.4 梯度统计	第43-44页
5.2.5 重叠块中的对比度归一化	第44-45页
5.2.6 特征空间中块的选择	第45页
5.3 SVM分类器实现	第45-49页
5.3.1 SVM分类训练过程	第46-47页
5.3.2 分类器的训练实现	第47-49页
5.4 人体检测与轨迹生成	第49-52页
5.4.1 人体检测	第49-50页
5.4.2 角点提取	第50-51页
5.4.3 轨迹生成	第51-52页
5.5 本章小结	第52-54页
第六章系统测试与验证	第54-62页
6.1 实验环境下的效果测试	第54-58页
6.2 大型仪器共享平台下的效果测试	第58-60页
6.2.1 图像动态过滤结果	第58页
6.2.2 模式识别结果	第58-60页
6.3 本章小结	第60-62页
第七章总结与展望	第62-64页
7.1 工作总结	第62-63页
7.2 未来展望	第63-64页
致谢	第64-66页
参考文献	第66-68页
攻读硕士期间发表的文章	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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