基于多特征融合的非特定视频目标识别算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景与选题意义 | 第9-10页 |
| ·目标检测识别技术发展现状 | 第10-11页 |
| ·课题主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 视频目标运动检测算法研究 | 第13-31页 |
| ·帧间差分法 | 第13-17页 |
| ·光流法 | 第17-23页 |
| ·Lucas-Kanade方法 | 第19-20页 |
| ·Horn-Schunck方法 | 第20-23页 |
| ·背景减除法 | 第23-30页 |
| ·均值模型 | 第24-27页 |
| ·混合高斯模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 目标轮廓提取方法研究 | 第31-51页 |
| ·运动目标边缘检测分析 | 第31-40页 |
| ·基本微分算子 | 第32-37页 |
| ·LOG算子 | 第37-38页 |
| ·Canny算子 | 第38-40页 |
| ·目标活动轮廓模型研究 | 第40-49页 |
| ·Kass原始模型 | 第40-47页 |
| ·基本原理 | 第41-44页 |
| ·求解过程 | 第44-47页 |
| ·GVF模型 | 第47-49页 |
| ·模型原理 | 第47-48页 |
| ·求解过程 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 目标特征提取与识别算法研究 | 第51-64页 |
| ·颜色特征 | 第51-57页 |
| ·K-Means算法 | 第53页 |
| ·Fuzzy C-Means算法 | 第53-56页 |
| ·AP聚类算法 | 第56-57页 |
| ·骨架特征 | 第57-59页 |
| ·纹理特征 | 第59-63页 |
| ·变异函数方法 | 第59-61页 |
| ·灰度共生矩阵方法 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 5 非特定目标的多特征综合识别算法 | 第64-75页 |
| ·运动检测 | 第64-65页 |
| ·目标定位 | 第65-70页 |
| ·二值化 | 第65-69页 |
| ·类间方差法 | 第65-66页 |
| ·最大熵方法 | 第66-67页 |
| ·直方图平衡法 | 第67-69页 |
| ·标定 | 第69-70页 |
| ·投影法 | 第69页 |
| ·连通域分析 | 第69-70页 |
| ·基本边缘检测 | 第70-71页 |
| ·活动轮廓收敛 | 第71页 |
| ·特征模板的建立 | 第71-72页 |
| ·特征的匹配和更新 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 6 算法实验与结果分析 | 第75-78页 |
| ·实验一 | 第75-76页 |
| ·实验二 | 第76-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78页 |
| ·展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 在学期间主要研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
