动态场景建模与运动目标检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 场景建模研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于动态场景建模的运动目标检测方法简介 | 第16-30页 |
| 2.1 基于统计模型的运动目标检测方法 | 第16-26页 |
| 2.1.1 单高斯背景建模算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1.1 算法理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1.2 算法仿真及结果分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 混合高斯背景建模算法 | 第19-22页 |
| 2.1.2.1 算法理论 | 第19-21页 |
| 2.1.2.2 算法仿真及结果分析 | 第21-22页 |
| 2.1.3 非参数核密度估计法 | 第22-24页 |
| 2.1.3.1 算法理论 | 第22-23页 |
| 2.1.3.2 算法仿真及结果分析 | 第23-24页 |
| 2.1.4 贝叶斯背景建模算法 | 第24-26页 |
| 2.1.4.1 算法理论 | 第24-25页 |
| 2.1.4.2 算法仿真及结果分析 | 第25-26页 |
| 2.2 基于稀疏表示的运动目标检测方法 | 第26-28页 |
| 2.2.1 鲁棒的主成分分析 | 第26-28页 |
| 2.2.1.1 算法原理 | 第26-27页 |
| 2.2.1.2 算法仿真及结果分析 | 第27-28页 |
| 2.3 算法特性比较 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于SILTP的运动目标检测 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 SILTP特征 | 第30-33页 |
| 3.3 ViBe场景建模原理 | 第33-35页 |
| 3.3.1 模型的工作原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 模型的初始化方法 | 第34页 |
| 3.3.3 模型的更新策略 | 第34-35页 |
| 3.4 基于SILTP的运动目标检测 | 第35-37页 |
| 3.5 实验结果及对比分析 | 第37-45页 |
| 3.5.1 实验数据库 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验参数设置 | 第38-39页 |
| 3.5.3 实验结果评价标准 | 第39页 |
| 3.5.4 实验结果及对比分析 | 第39-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于时空切片的运动目标检测 | 第47-63页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 稀疏表示与求解 | 第47-50页 |
| 4.3 基于时空切片的运动目标检测 | 第50-53页 |
| 4.3.1 时空切片 | 第50-51页 |
| 4.3.2 阈值分割 | 第51-52页 |
| 4.3.3 结合空域信息 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果及对比分析 | 第53-62页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第53-54页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 4.4.3 实验对比分析 | 第57-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第63页 |
| 5.2 本文的不足 | 第63-64页 |
| 5.3 工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
