运动目标检测和跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·本课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第11-12页 |
| ·粒子滤波的研究现状 | 第12页 |
| ·本文所做的工作 | 第12-13页 |
| ·论文安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论分析 | 第14-26页 |
| ·估计理论 | 第14-15页 |
| ·滤波算法 | 第15页 |
| ·贝叶斯公式 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第16-18页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第18-19页 |
| ·粒子滤波 | 第19-25页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第20页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第20-21页 |
| ·采样尺度 | 第21-22页 |
| ·重要性采样函数 | 第22-23页 |
| ·重采样 | 第23-24页 |
| ·粒子状态转移 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第26-33页 |
| ·背景模型 | 第26页 |
| ·变化区域 | 第26-27页 |
| ·更新背景模型 | 第27-28页 |
| ·阴影检测 | 第28-29页 |
| ·HSI 彩色模型 | 第28-29页 |
| ·基于HSI 彩色模型的运动目标阴影检测 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于粒子滤波的单目标跟踪 | 第33-45页 |
| ·目标跟踪 | 第33-40页 |
| ·颜色空间 | 第33-35页 |
| ·颜色直方图 | 第35-36页 |
| ·目标先验知识 | 第36页 |
| ·权值的设定 | 第36-37页 |
| ·粒子状态转移 | 第37页 |
| ·粒子传播半径B_k 动态调整 | 第37-39页 |
| ·系统观测 | 第39-40页 |
| ·目标状态估计计算 | 第40页 |
| ·基于粒子滤波的相关跟踪算法流程 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于粒子滤波的多目标跟踪 | 第45-53页 |
| ·K 均值聚类算法 | 第45-46页 |
| ·初始帧聚类分析算法流程 | 第46-47页 |
| ·粒子的初始化 | 第47页 |
| ·提取观察模型 | 第47-48页 |
| ·背景及其高斯混合模型 | 第48页 |
| ·状态转移 | 第48页 |
| ·遮挡判定以及处理 | 第48-50页 |
| ·多目标跟踪算法 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表文章 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-63页 |
