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