基于特征融合和Mean Shift的多目标跟踪方法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·多目标跟踪概述 | 第9-10页 |
| ·多目标跟踪的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·多目标跟踪的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究工作及创新点 | 第13-16页 |
| 第二章 多目标检测与分离 | 第16-26页 |
| ·目标检测 | 第16-20页 |
| ·背景差法 | 第16-17页 |
| ·帧差法 | 第17-19页 |
| ·光流法 | 第19页 |
| ·改进的背景差检测方法 | 第19-20页 |
| ·检测结果后处理 | 第20-22页 |
| ·多目标分离 | 第22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-25页 |
| ·改进的背景差检测方法 | 第22-24页 |
| ·后处理及多目标分离 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于特征融合的多目标跟踪 | 第26-49页 |
| ·基于特征融合的多目标跟踪概述 | 第26-27页 |
| ·基于Kalman预测与全局特征匹配的跟踪方法 | 第27-35页 |
| ·Kalman滤波预测方法 | 第27-30页 |
| ·基于全局特征匹配的数据关联方法 | 第30-33页 |
| ·基于Kalman预测与全局特征匹配跟踪方法 | 第33-35页 |
| ·互遮挡情况下的多目标跟踪 | 第35-42页 |
| ·基于角点采样的多目标跟踪方法概述 | 第35-36页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第36-41页 |
| ·角点分类算法 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-47页 |
| ·互遮挡情况下多目标的跟踪 | 第42-46页 |
| ·基于特征融合的多目标跟踪 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 运动像素提纯的Mean Shift跟踪 | 第49-58页 |
| ·Mean Shift理论基础 | 第49-53页 |
| ·核密度估计 | 第50-51页 |
| ·Mean Shift算法 | 第51-52页 |
| ·Bhattacharyya距离 | 第52-53页 |
| ·基于Mean Shift算法的多目标跟踪 | 第53-55页 |
| ·改进的Mean Shift跟踪方法 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 多目标鲁棒跟踪 | 第58-62页 |
| ·FCMS方法概述 | 第58-59页 |
| ·FCMS方法实现 | 第59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文工作总结 | 第62-63页 |
| ·存在的不足与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 详细摘要 | 第71-73页 |
