| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·人头检测与计数的背景与意义 | 第7页 |
| ·人头检测与计数的现状和难题 | 第7-9页 |
| ·人头检测的现状和难题 | 第7-8页 |
| ·传统计数方法的现状和难题 | 第8-9页 |
| ·本文工作概述 | 第9-10页 |
| ·本论文的组织 | 第10-11页 |
| 2 基于活动边缘的俯视人头边缘检测 | 第11-28页 |
| ·人头边缘检测 | 第11-20页 |
| ·边缘检测分析 | 第11-16页 |
| ·基于二阶微分算子的边缘检测分析 | 第16-18页 |
| ·人头边缘的噪声去除 | 第18-20页 |
| ·活动边缘检测 | 第20-26页 |
| ·基于背景差分技术的活动边缘检测 | 第20页 |
| ·基于帧间差分的活动边缘检测 | 第20-22页 |
| ·本文使用方法 | 第22-26页 |
| ·俯视人头边缘数据分析 | 第26-28页 |
| 3 基于随机霍夫变换的俯视人头检测技术 | 第28-37页 |
| ·俯视人头图像特点分析 | 第28-29页 |
| ·Hough变换 | 第29-31页 |
| ·霍夫变换原理 | 第29-30页 |
| ·霍夫变换应用 | 第30-31页 |
| ·Hough变换检测圆形目标 | 第31-32页 |
| ·一种基于随机Hough变换人头边缘检测方法 | 第32-35页 |
| ·Hough变换的改进 | 第32-33页 |
| ·随机Hough变换的原理及算法过程 | 第33-34页 |
| ·基于随机Hough变换的俯视人头检测 | 第34-35页 |
| ·俯视人头检测结果分析 | 第35-37页 |
| 4 基于CamShift技术的侧面人头检测跟踪方法研究 | 第37-52页 |
| ·侧面人头图像特点分析 | 第37-38页 |
| ·基本概念 | 第38-41页 |
| ·色彩空间 | 第38-40页 |
| ·颜色直方图与直方图反向投影 | 第40-41页 |
| ·基于meanshift算法的目标跟踪技术研究 | 第41-45页 |
| ·mean shift基本原理 | 第41-42页 |
| ·mean shift的物理含义 | 第42-43页 |
| ·基于meanshift算法的物体跟踪 | 第43-45页 |
| ·一种基于改进均值漂移算法的自动侧面人头跟踪方法 | 第45-52页 |
| ·CamShift目标跟踪方法 | 第45-46页 |
| ·本文使用算法及实现步骤 | 第46-50页 |
| ·侧面人头检测结果 | 第50-52页 |
| 5 基于目标链和虚拟线的人头目标计数 | 第52-57页 |
| ·俯视人头运动轨迹的建立 | 第52-55页 |
| ·目标链 | 第52-53页 |
| ·最近邻匹配算法 | 第53-54页 |
| ·一种基于目标运动速度匹配的人头目标链建立技术 | 第54-55页 |
| ·人头目标计数 | 第55-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |