基于多目标跟踪及轨迹组合优化的视频摘要
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 视频摘要综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多目标跟踪综述 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容组织 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 监控视频摘要总体流程的分析与设计 | 第18-24页 |
| 2.1 视频摘要原理 | 第18-19页 |
| 2.2 监控视频摘要总体流程设计 | 第19页 |
| 2.3 本系统采用的技术框架 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于可变部件模型的目标检测及其性能提升 | 第24-38页 |
| 3.1 运动目标检测方法 | 第24-25页 |
| 3.1.1 基于特征点的检测方法 | 第24页 |
| 3.1.2 基于背景建模的检测方法 | 第24页 |
| 3.1.3 基于机器学习的检测方法 | 第24-25页 |
| 3.2 可变部件模型 | 第25-32页 |
| 3.2.1 HOG特征 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 匹配 | 第27-28页 |
| 3.2.4 混合模型 | 第28页 |
| 3.2.5 隐SVM | 第28-29页 |
| 3.2.6 训练流程 | 第29-32页 |
| 3.3 可变部件模型的改进 | 第32-36页 |
| 3.3.1 将线性检测器的估计当作卷积 | 第32-33页 |
| 3.3.2 利用傅立叶变换 | 第33-34页 |
| 3.3.3 实现策略 | 第34-36页 |
| 3.4 实验结果 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于网络流和IHTLS算法的多目标跟踪 | 第38-56页 |
| 4.1 基于贪心算法的网络流的多目标跟踪 | 第38-42页 |
| 4.1.1 模型 | 第39-40页 |
| 4.1.2 最大后验概率推理(MAP) | 第40-42页 |
| 4.2 网络流的求解 | 第42-46页 |
| 4.2.1 连续最短路径算法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 k=1下的动态规划算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 k>1下的近似动态规划算法 | 第44-45页 |
| 4.2.4 k>1下双通路近似动态规划算法 | 第45页 |
| 4.2.5 实验结果 | 第45-46页 |
| 4.3 IHTLS算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 广义线性分配问题 | 第46-47页 |
| 4.3.2 跟踪块动力学和相似性度量 | 第47-48页 |
| 4.3.3 基于动力学的相似性计算 | 第48-49页 |
| 4.4 网络流和IHTLS结合算法 | 第49-55页 |
| 4.4.1 网络流实现细节 | 第50-52页 |
| 4.4.2 IHTLS实现细节 | 第52页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 目标轨迹组合优化及摘要视频合成 | 第56-66页 |
| 5.1 轨迹模型 | 第56-57页 |
| 5.2 能量函数 | 第57-60页 |
| 5.2.1 目标活动能量损失函数 | 第57-58页 |
| 5.2.2 目标冲突能量代价 | 第58页 |
| 5.2.3 时序一致性代价 | 第58-59页 |
| 5.2.4 优化目标 | 第59-60页 |
| 5.3 模拟退火优化算法 | 第60页 |
| 5.3.1 模拟退火 | 第60页 |
| 5.3.2 优化过程 | 第60页 |
| 5.4 基于聚类的规划算法 | 第60-64页 |
| 5.4.1 K-means聚类 | 第63页 |
| 5.4.2 基于线段树的规划算法 | 第63-64页 |
| 5.5 实验结果比较 | 第64页 |
| 5.6 摘要视频合成 | 第64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 视频摘要系统实现 | 第66-70页 |
| 6.1 框架 | 第66页 |
| 6.2 功能 | 第66-68页 |
| 6.2.1 参数和算法选择 | 第67页 |
| 6.2.2 轨迹生成 | 第67-68页 |
| 6.2.3 摘要视频生成 | 第68页 |
| 6.3 结果与分析 | 第68-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 7.1 总结 | 第70-71页 |
| 7.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
