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基于G&E特征局部分析的交叉遮挡多目标跟踪

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景、目的和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 遮挡问题的难点分析与本文解决方法第10-12页
        1.3.1 难点分析第10页
        1.3.2 本文解决方案第10-12页
    1.4 本文章节安排第12-13页
2 运动目标提取第13-27页
    2.1 图像降噪第13-15页
    2.2 运动检测算法分类第15-18页
    2.3 混合高斯模型第18-21页
    2.4 混合高斯阴影模型第21-23页
    2.5 后处理第23-24页
    2.6 数据及效果第24-26页
    2.7 本章小结第26-27页
3 目标跟踪第27-34页
    3.1 单目标跟踪第27-30页
    3.2 多目标跟踪第30-33页
        3.2.1 多目标管理第30-32页
        3.2.2 多目标跟踪结果第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
4 基于G&E特征的分块模型建立第34-45页
    4.1 分块模型第34-36页
        4.1.1 分块算法第34页
        4.1.2 分块方式第34-36页
    4.2 特征选择第36-41页
        4.2.1 常用特征介绍第36-38页
        4.2.2 G&E特征提出第38-40页
        4.2.3 G&E特征构造第40-41页
    4.3 子块筛选第41-44页
        4.3.1 kalman滤波第42-43页
        4.3.2 遮挡情况分析并筛选子块第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
5 遮挡情况下的多目标跟踪第45-55页
    5.1 遮挡情况下的目标管理第46-48页
    5.2 特征学习第48-50页
    5.3 跟踪与定位第50-54页
        5.3.1 跟踪的方法与策略第50-52页
        5.3.2 程序实现的数据结构第52-54页
    5.4 本章小结第54-55页
6 实验结果与分析第55-63页
    6.1 实验结果分析第55-59页
    6.2 对比实验第59-62页
    6.3 本章小结第62-63页
总结与展望第63-64页
参考文献第64-67页
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果第67-68页
致谢第68-69页

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