| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 视频监控系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于红外线感应的人数统计和基于视频的人数统计 | 第12-13页 |
| 1.3 基于视频的人数统计方法中难点问题的分析与解决 | 第13-15页 |
| 1.3.1 遮挡与干扰问题的分析 | 第13-14页 |
| 1.3.2 遮挡与干扰问题的解决方法 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 算法整体设计 | 第17-25页 |
| 2.1 问题分析 | 第17页 |
| 2.2 算法整体设计 | 第17-19页 |
| 2.3 关键帧提取 | 第19-20页 |
| 2.4 图像预处理 | 第20-24页 |
| 2.4.1 噪声的产生及去除 | 第20-22页 |
| 2.4.2 图像二值化 | 第22页 |
| 2.4.3 数学形态学处理 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 多特征相结合的人头检测 | 第25-29页 |
| 3.1 基于模板的人头检测与基于外观的人头检测 | 第25-26页 |
| 3.1.1 模板匹配法 | 第25页 |
| 3.1.2 基于外观的方法 | 第25-26页 |
| 3.2 多特征相结合的人头检测 | 第26-27页 |
| 3.2.1 基于头发颜色特征的检测 | 第26页 |
| 3.2.2 基于肤色颜色特征的检测 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基于头部轮廓特征的检测 | 第27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 运动目标检测 | 第29-34页 |
| 4.1 基于视频的运动目标检测 | 第29-32页 |
| 4.1.1 光流法 | 第29-30页 |
| 4.1.2 帧间差分法 | 第30-31页 |
| 4.1.3 背景差分法 | 第31-32页 |
| 4.2 基于五帧差分的自适应背景更新运动目标检测算法 | 第32-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 基于多目标跟踪算法消除遮挡影响 | 第34-42页 |
| 5.1 视频场景中的运动目标跟踪 | 第34-35页 |
| 5.1.1 均值漂移算法 | 第34-35页 |
| 5.1.2 粒子滤波算法 | 第35页 |
| 5.2 多目标跟踪算法 | 第35-41页 |
| 5.2.1 关联矩阵的建立与特殊情况的判断 | 第37-38页 |
| 5.2.2 多目标跟踪消除遮挡影响 | 第38-41页 |
| 5.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 6.1 实验说明 | 第42-43页 |
| 6.2 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 6.2.1 图像预处理 | 第43页 |
| 6.2.2 基于多特征相结合的头部特征检测 | 第43-47页 |
| 6.2.3 运动目标检测结合多目标跟踪算法 | 第47-48页 |
| 6.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第7章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
