特征匹配的对象跟踪与支持向量机对象行为识别

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章 绪论	第9-15页
·研究背景及意义	第9-10页
·国内外发展现状	第10-11页
·关键技术的研究现状和发展	第11-13页
·本文的研究内容和结构安排	第13-15页
第2章 基于累积帧间差分法的运动对象提取	第15-29页
·累积帧间差分算法思想	第15页
·运动对象检测与提取流程	第15-24页
·图像预处理	第18页
·基于二次帧差法的累积帧间差分算法	第18-19页
·基于统计特征的变化检测	第19-21页
·背景窗口的自适应选取	第21-23页
·累积帧间差分取交集和阴影去除	第23-24页
·运动检测后处理	第24页
·实验结果和分析	第24-28页
·本章小结	第28-29页
第3章 基于特征匹配和卡尔曼滤波的对象跟踪	第29-43页
·运动对象多特征选取与匹配原则	第29-31页
·运动对象跟踪流程	第31-39页
·特征匹配的计算	第34-35页
·遮挡判别和处理	第35-36页
·卡尔曼滤波预测	第36-37页
·目标消失与新目标出现判别	第37-38页
·更新对象特征集	第38-39页
·实验结果和分析	第39-42页
·本章小结	第42-43页
第4章 基于支持向量机的运动对象行为分析	第43-58页
·支持向量机算法介绍	第44-46页
·样本特征数据库	第46-49页
·基于时序的特征提取和描述思想	第46-47页
·基于统计特征的特征描述方法	第47-49页
·支持向量机多分类训练	第49-50页
·基于支持向量机分类流程	第50-52页
·实验结果和分析	第52-57页
·行为识别系统建立	第52-55页
·系统验证	第55-57页
·本章总结	第57-58页
第5章 总结与展望	第58-60页
·本文工作总结	第58-59页
·展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
作者简介	第64-65页
致谢	第65页