基于Mean Shift和粒子滤波的目标跟踪
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态及发展趋势 | 第8-11页 |
| ·目标检测理论研究动态 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪理论研究动态 | 第9-10页 |
| ·应用动态及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·研究难点 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第12-13页 |
| 2 运动目标检测 | 第13-26页 |
| ·运动目标检测方法 | 第13-16页 |
| ·光流场法 | 第13-14页 |
| ·帧间差分法 | 第14-15页 |
| ·背景减除法 | 第15-16页 |
| ·ViBe背景建模法 | 第16-20页 |
| ·ViBe算法原理 | 第16-18页 |
| ·ViBe算法特点 | 第18-20页 |
| ·改进的ViBe算法 | 第20-23页 |
| ·阴影检测与去除 | 第21页 |
| ·二值形态学去噪 | 第21-23页 |
| ·连通分量的提取 | 第23页 |
| ·实验与结果分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于Mean Shift的单目标跟踪 | 第26-43页 |
| ·Mean Shift理论 | 第26-32页 |
| ·Mean Shift核密度估计 | 第26-28页 |
| ·Mean Shift向量及迭代 | 第28-30页 |
| ·Mean Shift跟踪算法 | 第30-32页 |
| ·基于颜色纹理特征的Mean Shift跟踪 | 第32-39页 |
| ·颜色特征提取 | 第34-35页 |
| ·纹理特征提取 | 第35-36页 |
| ·特征融合 | 第36-38页 |
| ·改进的Mean Shift跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·实验与结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于粒子滤波的多目标跟踪 | 第43-60页 |
| ·粒子滤波理论 | 第43-47页 |
| ·序贯重要采样 | 第43-45页 |
| ·粒子退化与重采样 | 第45页 |
| ·粒子滤波基本算法 | 第45-46页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第46-47页 |
| ·基于Mean Shift迭代的粒子滤波算法 | 第47-49页 |
| ·基于粒子滤波的团块化多目标跟踪 | 第49-50页 |
| ·多目标跟踪框架 | 第49-50页 |
| ·多目标跟踪策略 | 第50页 |
| ·实验与结果分析 | 第50-59页 |
| ·PFBMS算法跟踪结果与分析 | 第50-53页 |
| ·多目标跟踪算法结果与分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
