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摘要:现在的大学生们,在进入大学之后,由于生活环境的快速改变以及学习氛围的极速转换,导致大部分同学在日常课堂上的自理能力相对缺乏。在大学课堂之上,因为人数过多,教师在注重传递理论知识的同时无法顾及到每一个学生的上课状态,时常会造成对某些学生的忽略。本次毕业设计选择搭建学生上课状态的识别系统,希望通过学生上课传递过来的照片进行实时的识别,从而获得课堂教学的质量反馈,起到一个课堂质量监督的效果。 该系统采用JAVA为主要语言,先进行图片剪裁、肤色检测、灰度化、二值化等图片预处理,再与数据库预存的5种标准姿势比较,运用汉明距离和主成分分析两种算法得出图片的相似度,最终得到所需要的比对结果,存入数据库,以便后期的大量处理。
关键词 汉明距离;模板匹配;图片相似度
目录 摘要 Abstract 1 绪论-1 1.1引言-1 1.2国内外研究现状-1 1.3 现有的人体行为视频数据库-2 1.3.1 Weizmann人体行为数据库-2 1.3.2 KTH人体行为数据库-2 1.3.3 中科院人体行为数据库-2 1.4 面临的问题-2 2算法思想-3 2.1 图片预处理-3 2.1.1肤色检测-3 2.1.2 阈值处理-4 2.2 模板匹配-4 2.3对比算法-5 2.3.1主成分分析-5 2.3.2 汉明距离-6 3 系统概要设计-7 3.1需求分析-7 3.2工具选择-7 3.3数据库设计-8 3.4系统设计-10 3.4.1模块划分-10 3.4.2界面及功能设计-10 3.4.3处理流程-12 4 系统实现-13 4.1实现结果-13 4.2结果分析-17 4.3 改进意见-18 结论-20 致谢-21 参考文献-22 |