致谢 | 第1-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
·研究背景及意义 | 第9页 |
·国内外研究现状 | 第9-13页 |
·研究内容 | 第13-14页 |
·论文章节安排 | 第14-15页 |
2 目标跟踪基础理论 | 第15-21页 |
·混合高斯模型 | 第15-16页 |
·模型定义 | 第15页 |
·模型匹配与参数更新 | 第15-16页 |
·背景模型估计与前景检测 | 第16页 |
·链码跟踪 | 第16-18页 |
·Mean Shift算法 | 第18-20页 |
·目标模型建立方法 | 第18-19页 |
·候选模型建立方法 | 第19页 |
·相似性度量方法 | 第19-20页 |
·目标中心确定方法 | 第20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
3 跟踪窗口自动提取方法 | 第21-33页 |
·改进混合高斯模型目标检测 | 第21-26页 |
·基于图像熵的光照变化检测 | 第21-23页 |
·融合图像熵的2-D学习率查找表方法 | 第23-24页 |
·背景模型阈值T自适应选取方法 | 第24-26页 |
·分割候选目标区域 | 第26-28页 |
·形态学处理 | 第26-27页 |
·投影分割候选目标区域 | 第27-28页 |
·改进链码跟踪窗口提取 | 第28-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
4 窗口自动提取方法在Mean shift目标跟踪中的应用 | 第33-50页 |
·目标跟踪实现流程 | 第33-35页 |
·改进混合高斯模型目标检测实验 | 第35-39页 |
·有效性验证 | 第36-38页 |
·实时性验证 | 第38页 |
·准确性验证 | 第38-39页 |
·改进链码跟踪算法实验 | 第39-40页 |
·窗口自动选取与窗口手动选取目标跟踪对比实验 | 第40-49页 |
·有效性对比 | 第41-46页 |
·实时性对比 | 第46-48页 |
·准确性对比 | 第48-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
结论 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
附录 Mean Shift公式推导过程 | 第54-55页 |
作者简历 | 第55-57页 |
学位论文数据集 | 第57页 |