主动机器视觉运动目标跟踪定位和场景理解研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·研究背景及应用前景 | 第7-8页 |
| ·目标跟踪定位及场景理解的当前研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文要解决的问题 | 第10-12页 |
| 第二章 主动机器视觉信息处理模型及系统简介 | 第12-17页 |
| ·机器视觉信息处理模型 | 第12-14页 |
| ·机器视觉理论的三个层次 | 第12-13页 |
| ·机器视觉处理的三个阶段 | 第13-14页 |
| ·主动机器视觉信息处理模型 | 第14-15页 |
| ·主动机器视觉平台AMVS-JLUI 简介 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 主动机器视觉系统的运动目标跟踪 | 第17-41页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·运动目标特征提取与描述 | 第19-31页 |
| ·运动检测与目标分割 | 第19-22页 |
| ·目标特征表达与描述 | 第22-27页 |
| ·扩展H 模型及目标颜色特征描述 | 第27-31页 |
| ·运动目标跟踪 | 第31-39页 |
| ·多自由度调节方案 | 第31-34页 |
| ·Kalman 预测及运动模型 | 第34-37页 |
| ·跟踪实验 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于主动机器视觉系统的目标定位 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·定位原理 | 第42-45页 |
| ·定位计算公式推导 | 第42-44页 |
| ·像素补偿 | 第44-45页 |
| ·误差分析 | 第45-48页 |
| ·定位实验 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 场景理解 | 第51-85页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·场景理解认知框架 | 第52-54页 |
| ·静态场景理解 | 第54-72页 |
| ·静态概念空间 | 第54-58页 |
| ·从明暗恢复物体形状 | 第58-62页 |
| ·物体知识表达与推理 | 第62-71页 |
| ·简单静态场景理解 | 第71-72页 |
| ·动态场景理解 | 第72-84页 |
| ·动态概念空间 | 第72-74页 |
| ·动态行为的概念空间分类 | 第74-75页 |
| ·运动知识描述与推理 | 第75-82页 |
| ·简单动态场景理解 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 全文总结 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 附录 | 第91-93页 |
| 摘要 | 第93-95页 |
| Abstract | 第95-96页 |
