基于视频的人体多目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外现状和发展趋势 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容与安排 | 第11-12页 |
| ·本文算法设计结构框图 | 第12-14页 |
| 2 运动目标检测 | 第14-25页 |
| ·经典的目标检测方法 | 第14-15页 |
| ·背景减法 | 第14-15页 |
| ·帧差法 | 第15页 |
| ·双边滤波 | 第15-17页 |
| ·双自适应背景差分法 | 第17-22页 |
| ·基本原理 | 第17-18页 |
| ·背景与阈值建立与更新过程 | 第18-21页 |
| ·阴影检测与消除 | 第21-22页 |
| ·算法优化 | 第22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-24页 |
| ·微弱光照变化下目标检测比较 | 第22-23页 |
| ·较强光照变化下目标检测比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多目标跟踪算法研究 | 第25-34页 |
| ·多目标跟踪算法概述 | 第25-27页 |
| ·主要的多目标跟踪算法 | 第27-33页 |
| ·基于均值漂移算法与其他算法融合的多目标跟踪算法 | 第28-29页 |
| ·基于数据关联与其他算法融合的多目标跟踪算法 | 第29-32页 |
| ·基于检测的多目标跟踪算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于自适应搜索框的多目标跟踪算法 | 第34-45页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·多目标状态分析 | 第35-36页 |
| ·自适应搜索框的建立与更新 | 第36-38页 |
| ·最近邻算法 | 第38-39页 |
| ·中心区域特征匹配算法 | 第39-44页 |
| ·遮挡情况下目标特征提取 | 第40-41页 |
| ·颜色特征提取及 HSV 量化 | 第41-43页 |
| ·相似性度量算法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实验结果分析与对比 | 第45-53页 |
| ·全局光照环境下多目标跟踪 | 第45-48页 |
| ·目标间孤立运动下跟踪效果 | 第45-46页 |
| ·目标间发生遮挡下跟踪效果 | 第46-48页 |
| ·计算速度 | 第48-52页 |
| ·目标间孤立运动的速度对比 | 第48-50页 |
| ·目标间发生遮挡的速度对比 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录A 程序设计 | 第59-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
