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基于窗口自动提取的Mean Shift目标跟踪算法研究

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

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