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研究生: 朱正峰
Zhu, Zheng-Fong
論文名稱: 具移動物追蹤功能之IP-Camera
Motion Detection and Tracking of IP-Camera Using Adaptive Boosting Algorithm
指導教授: 廖德祿
Liao, Teh-Lu
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工程科學系
Department of Engineering Science
論文出版年: 2008
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 51
中文關鍵詞: 偵測追蹤移動物
外文關鍵詞: IP-CAMERA, HAAR-LIKE FEATURE, ADABOOST ALGORITHM
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  • 隨著網路世界快速的發展,網路的頻寬越來越大,傳送資料的速度也越來越快,網路攝影機成為數位家庭化中的熱門產品。利用網路攝影機可以讓使用者在任何時間、任何地點觀看家中的情況。為了有效的利用網路的頻寬,必須將影像做有效的壓縮編碼,以避免當網路壅塞的時候還是可以在最短的時間內將影像資料傳送至使用者端。目前最常見的壓縮編碼方式為M-JPEG與MPEG-4。而M-JPEG雖然所支援的壓縮率較低,但相對擁有硬體需求較低和價格上的優點,因此本系統選擇使用M-JPEG來進行圖片壓縮編碼,加上影像偵測與追蹤演算法追蹤特定的移動物,以應用於網路攝影機的影像追蹤上。若家中有需要照顧的老人或小孩,可以在居家中建構幾個網路攝影機,鏡頭會隨著目標物移動,改善傳統攝影機只能提供單調拍攝的缺點;對居間環境更能提供多一份的安全監控,落實以科技改善生活的理念。

    According to the rapid development of the internet world, the network bandwidth and the transit speed have been rising up by degrees, which make the “IP-Camera” become the most popular product in digital family. The IP-Camera can make the users watch the situation at home anytime. In order to use the network bandwidth efficiently, the images must be compressed and encoded together so that they can be transited to the end-users successfully at internet obstructing time. The common methodology ways in the world are M-JPEG and MPEG-4. Although the compression rate of M-JEPG is much lower, it still has the advantages of lower hardware request and flexible price. As a result, we choose M-JPEG to process our image processing and add the image detection and tracking algorithm to track the specific object in accordance with the application of IP-Camera. Therefore, the IP-Cameras can be set up at home to observe the elders and children who need help and improve the drawback of the monotonous shoot of tradition camera, which can offer another safe guard in family and realize the dream of making our life better by modern technology.

    中文摘要 I ABSTRACT II 誌謝 IV 圖目錄索引 VIII 表目錄索引 IX 第一章 序論 1 1.1 研究動機與目的 1 1.2 論文架構 1 第二章 基礎技術與演算法 3 2.1 影像處理技術 3 2.1.1 色彩模型轉換 3 2.1.1.1 RGB色彩模型 3 2.1.1.2 CMY色彩模型 3 2.1.1.3 HSI色彩模型 4 2.1.1.4 YCbCr色彩模型 4 2.1.2 影像雜訊濾波 4 2.1.2.1 理想低通濾波器 4 2.1.2.2 巴特沃斯低通濾波器 5 2.1.2.3 帶拒濾波器 5 2.1.3 影像增強 6 2.1.3.1直方圖等化 6 2.1.3.2 直方圖統計 6 2.1.3.3 算數/邏輯增強法 7 2.1.4 影像壓縮 8 2.1.4.1 JPEG 8 2.1.4.2 MPEG 8 2.2 移動物偵測演算法 9 2.2.0.1 類神經網路(Neural Network) 9 2.2.0.2 Example-Based Methods 10 2.2.0.3 支撐向量機(Support Vector Machine:SVM) 10 2.2.0.4 Eigenface method 10 2.2.0.5 Haar-like features 10 2.2.1 Haar-like features 11 2.2.2 AdaBoost algorithm 16 2.2.2.1 弱分類器(Weak Classifier) 16 2.2.2.2 強分類器(Strong Classifier) 17 2.2.2.3 AdaBoost 演算法 17 第三章 系統架構簡介 19 3.1 系統架構簡介 19 3.2 IP-CAMERA 19 3.2.1 JPEG簡介 20 3.2.1.1 JPEG壓縮技術基本原理 20 3.2.1.1.1 色彩空間轉換 20 3.2.1.1.2 DCT運算 21 3.2.1.1.3 量化(Quantization) 21 3.2.1.1.4 熵編碼技術(entropy coding) 22 3.2.1.2 JPEG檔案基本格式 24 3.2.1.2.1 SOI (Start of Image) 24 3.2.1.2.2 APP0(Application) 25 3.2.1.2.3 DQT(Define Quantization Table) 25 3.2.1.2.4 SOF(Start of Frame) 26 3.2.1.2.5 DHT(Define Huffman Table) 26 3.2.1.2.6 SOS(Start of Scan) 27 3.2.1.2.7 EOI(End of Image) 28 3.3 微處理器FASP-8610 28 3.4 用戶端應用程式 32 3.4.1 應用程式設計流程 32 3.4.2 JPEG解碼簡述 33 3.4.3 BMP圖檔格式簡述 33 3.5 整體架構與實現 35 第四章 實驗分析與結果 38 4.1 影像前置處理 39 4.1.1 雜訊消除 39 4.1.2 影像增強 40 4.2 影像偵測與追蹤 41 4.3 步進馬達控制系統 44 4.3.1 步進馬達系統設計 45 4.3.2 馬達控制演算法 47 4.4 追蹤平台設計 48 第五章 結論與未來研究方向 49 5.1 結論 49 5.2 未來研究方向 50 參考文獻 51

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    下載圖示 校內:2010-08-13公開
    校外:2010-08-13公開
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