摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
1.2 拟解决的科学问题 | 第10页 |
1.3 研究内容与论文结构 | 第10-13页 |
1.3.1 研究内容 | 第10-11页 |
1.3.2 技术路线 | 第11页 |
1.3.3 论文结构安排 | 第11-13页 |
2 相关理论和研究综述 | 第13-24页 |
2.1 前景提取相关理论 | 第13-18页 |
2.1.1 图像预处理技术 | 第13-15页 |
2.1.2 前景目标检测技术 | 第15-18页 |
2.2 人群数目估计算法综述 | 第18-24页 |
2.2.1 直接的人群数目估计算法 | 第18-20页 |
2.2.2 间接的人群数目估计算法 | 第20-24页 |
3 基于像素统计特征的人群数目估计方法研究 | 第24-38页 |
3.1 相关概念介绍 | 第24-26页 |
3.1.1 像素统计特征 | 第24-26页 |
3.1.2 线性回归分析 | 第26页 |
3.2 基于统计回归的透视矫正 | 第26-29页 |
3.3 利用codebook背景建模的前景提取方法 | 第29-31页 |
3.4 基于像素统计特征的人群数目估计方法总流程 | 第31-32页 |
3.5 实验分析 | 第32-38页 |
3.5.1 实验步骤 | 第32-35页 |
3.5.2 实验结果分析 | 第35-38页 |
4 基于先验知识的人群数目估计方法研究 | 第38-47页 |
4.1 监控视频中先验知识的抽取 | 第38页 |
4.2 先验知识中运动强度特征的定义与提取 | 第38-41页 |
4.2.1 运动强度特征的定义 | 第38页 |
4.2.2 动强度特征的提取 | 第38-41页 |
4.3 支持向量回归机方法研究 | 第41-44页 |
4.3.1 支持向量机基本原理 | 第41-42页 |
4.3.2 支持向量回归机方法 | 第42-44页 |
4.4 实验分析 | 第44-47页 |
4.4.1 实验步骤 | 第44-45页 |
4.4.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
5 总结与展望 | 第47-49页 |
5.1 论文总结 | 第47页 |
5.2 研究展望 | 第47-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
致谢 | 第54-55页 |