首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于主动轮廓模型的视频人体检测与跟踪

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-14页
   ·研究目的及意义第10页
   ·国内外研究现状及发展前景第10-13页
   ·本论文的主要工作第13-14页
2 人体运动目标检测算法第14-25页
   ·常用的人体运动目标检测算法第14-17页
     ·背景差分法第14-15页
     ·帧间差分法第15-16页
     ·光流法第16-17页
   ·背景建模第17-22页
     ·高斯背景建模第19页
     ·混合高斯背景建模第19-20页
     ·平均背景建模第20-21页
     ·平均背景模型的改进算法第21-22页
   ·自适应差分算法第22-24页
     ·预处理第22页
     ·自适应差分算法流程第22-24页
   ·本章小结第24-25页
3 运动目标定位算法第25-34页
   ·形态学滤波第25-29页
     ·膨胀和腐蚀第25-27页
     ·开运算与闭运算第27-29页
   ·连通区域分析第29-30页
   ·投影法的运动目标定位第30-32页
   ·GVF-Snake 初始轮廓的自动提取第32-33页
   ·本章小结第33-34页
4 人体目标跟踪算法第34-48页
   ·跟踪方法分类第34-35页
   ·主动轮廓模型第35-42页
     ·基本 Snake 模型第35-37页
     ·基本 Snake 模型的实验仿真第37-38页
     ·改进的 Snake 模型第38-42页
   ·GVF-Snake 模型第42-46页
     ·梯度矢量流第42-43页
     ·GVF-Snake 的数值实现第43-45页
     ·GVF-Snake 模型的仿真实验第45-46页
   ·本章小结第46-48页
5 基于主动轮廓模型的人体检测与跟踪实验第48-58页
   ·Kalman 滤波第48-52页
     ·Kalman 滤波的原理分析第48-50页
     ·子区域第50-52页
   ·总体流程设计第52页
   ·人体目标检测与跟踪实验与分析第52-57页
     ·自适应差分法仿真实验第52-54页
     ·单独使用 GVF-Snake 模型进行跟踪第54-55页
     ·改进 GVF-Snake 与 Kalman 滤波结合的人体跟踪第55-56页
     ·目标质心轨迹跟踪对比第56-57页
   ·本章小结第57-58页
6 总结与展望第58-60页
   ·总结第58-59页
   ·展望第59-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第63-64页
致谢第64-65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:基于Multigen Creator/Vega Prime的桌面式齿轮减速器虚拟装配系统研究
下一篇:压缩感知及其在人脸识别中的应用