| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 帧差法基本原理及形态学运算 | 第17-18页 |
| 2.1.1 三帧帧差法 | 第17页 |
| 2.1.2 形态学运算 | 第17-18页 |
| 2.2 Surendra法基本原理 | 第18页 |
| 2.3 码本法基本原理 | 第18-19页 |
| 2.4 人体检测与匹配 | 第19-20页 |
| 2.4.1 人体检测及骨架提取算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 颜色特征与主颜色特征 | 第20页 |
| 2.5 多摄像头间坐标对应及几何约束矩阵 | 第20-22页 |
| 2.5.1 摄像头成像原理模型 | 第20-21页 |
| 2.5.2 几何约束矩阵 | 第21-22页 |
| 2.6 SIFT特征与随机采样一致性算法 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 单摄像头运动目标检测及相关算法改进 | 第25-45页 |
| 3.1 复杂背景组成与分类方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 复杂背景分类 | 第25-26页 |
| 3.1.2 不定背景与五帧帧差法 | 第26页 |
| 3.1.3 复杂背景分类方法及分类实例 | 第26-28页 |
| 3.2 多互补算子改进与融合 | 第28-38页 |
| 3.2.1 颜色模型与相应算子 | 第28-32页 |
| 3.2.2 其它相关算子及背景消减法实验对比 | 第32-35页 |
| 3.2.3 类颜色距离算子及最佳算子组合 | 第35-38页 |
| 3.3 破损目标聚拢法和网格化局部背景法 | 第38-41页 |
| 3.4 背景建模算法改进与融合建模 | 第41-44页 |
| 3.4.1 改进Surendra法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 改进码本法 | 第42-43页 |
| 3.4.3 算法融合建模及实时性比较 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 行人识别与相关对应点检测定位 | 第45-55页 |
| 4.1 骨架提取与行人识别 | 第45-51页 |
| 4.1.1 分割横截线法与行人姿态分析 | 第45-48页 |
| 4.1.2 特定姿势行人识别与地面接触点提取 | 第48-51页 |
| 4.2 地面接触点匹配 | 第51-52页 |
| 4.3 共面约束与人体顶端对应点 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 多摄像头交叠区域单应性矩阵自适应生成方法比较 | 第55-65页 |
| 5.1 交叠区域分析及行人匹配 | 第55-59页 |
| 5.1.1 交叠摄像头图像拼接及分析 | 第55-57页 |
| 5.1.2 交叠区域行人匹配 | 第57-59页 |
| 5.2 单应性矩阵匹配点提取与效果比较 | 第59-64页 |
| 5.2.1 行人匹配点自适应提取 | 第60页 |
| 5.2.2 SIFT匹配点自适应提取 | 第60-62页 |
| 5.2.3 匹配点提取效果比较 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第75页 |