运动目标检测与跟踪技术研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·选题背景	第7-8页
·研究现状	第8-10页
·本文工作	第10-11页
·章节安排	第11-13页
第二章 运动目标检测算法	第13-29页
·帧间差分法	第13-15页
·背景差分法	第15-23页
·背景模型建立	第16-20页
·背景模型更新	第20-23页
·改进的运动目标检测算法	第23-25页
·现有检测算法存在的问题	第23页
·改进运动目标检测算法的具体实现	第23-25页
·仿真实验	第25-28页
·改进检测算法实现流程图	第25-26页
·实验结果及分析	第26-28页
·小结	第28-29页
第三章 粒子滤波相关理论	第29-41页
·贝叶斯滤波器	第29-32页
·贝叶斯理论	第29-31页
·贝叶斯滤波原理	第31-32页
·蒙特卡罗方法	第32-35页
·蒙特卡罗方法概述	第32-33页
·蒙特卡罗方法应用	第33-35页
·重要性采样	第35页
·粒子滤波理论	第35-40页
·粒子滤波算法概述	第35-38页
·粒子的退化现象	第38-40页
·小结	第40-41页
第四章 运动目标跟踪算法	第41-57页
·运动目标跟踪算法概述	第41-45页
·卡尔曼滤波算法	第42-43页
·扩展卡尔曼滤波算法	第43-44页
·粒子滤波算法	第44-45页
·基于粒子滤波算法的目标跟踪	第45-47页
·运动目标的先验特征	第45页
·系统状态转移	第45-46页
·系统观测	第46-47页
·后验概率的计算	第47页
·改进的粒子滤波算法	第47-50页
·粒子滤波算法存在的问题	第47-48页
·针对重采样进行的改进	第48-50页
·仿真实验	第50-55页
·粒子滤波算法跟踪流程	第50-51页
·改进的粒子滤波算法的具体实现过程	第51-53页
·实验结果及分析	第53-55页
·小结	第55-57页
第五章 总结与展望	第57-59页
致谢	第59-61页
参考文献	第61-65页