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基于视觉的复杂场景中运动目标检测与跟踪算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-34页
    1.1 选题背景第12页
    1.2 研究的目的和意义第12-14页
    1.3 运动目标检测的国内外研究现状第14-20页
    1.4 人体姿态估计模型第20-24页
        1.4.1 人体图模型第20-21页
        1.4.2 人体动力学模型第21-23页
        1.4.3 人体外观模型第23-24页
    1.5 运动目标跟踪的国内外研究现状第24-30页
        1.5.1 跟踪方案概述第24-26页
        1.5.2 跟踪算法概述第26-30页
    1.6 研究内容和研究方法第30-34页
        1.6.1 研究内容第30-33页
        1.6.2 研究方法第33-34页
第二章 基于分层模型的由粗到细推理的快速目标检测第34-50页
    2.1 引言第34-36页
    2.2 背景理论第36-38页
    2.3 基于分层模型的可变形部件模型的快速检测算法第38-44页
        2.3.1 分层模型第38-39页
        2.3.2 特征层第39-40页
        2.3.3 部件层第40-44页
    2.4 实验结果与分析第44-49页
        2.4.1 实验数据设置第45页
        2.4.2 实验结果讨论第45-47页
        2.4.3 实验结果对比第47-49页
    2.5 本章小结第49-50页
第三章 基于图模型的多视图分割人体姿态估计第50-65页
    3.1 引言第50-52页
    3.2 背景理论第52-53页
    3.3 基于图模型的多视图分割人体姿态估计第53-57页
        3.3.1 人体姿态模型第53-55页
        3.3.2 基于多视图的鲁棒分割第55-57页
        3.3.3 表面估计第57页
    3.4 实验结果与分析第57-64页
        3.4.1 实验数据第57-58页
        3.4.2 实验结果第58-61页
        3.4.3 实验结果分析第61-64页
    3.5 本章小结第64-65页
第四章 融合上下文信息与水平集多区域分割的目标跟踪算法研究第65-85页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 背景理论第66-70页
        4.2.1 水平集方法第66-69页
        4.2.2 随机蕨丛算法第69-70页
    4.3 融合多区域外观模型和自上而下形状信息水平集分割第70-76页
        4.3.1 水平集分割第70-72页
        4.3.2 局部外观模型第72-74页
        4.3.3 基于自顶向下分割的检测第74-76页
        4.3.4 组合模型第76页
    4.4 基于上下文信息的目标鲁棒跟踪第76-79页
        4.4.1 上下文跟踪第77页
        4.4.2 误导项检测第77-78页
        4.4.3 支持项的选择第78-79页
    4.5 实验与分析第79-84页
        4.5.1 实验数据第79页
        4.5.2 实验结果讨论第79-82页
        4.5.3 实验结果分析对比第82-84页
    4.6 本章小结第84-85页
第五章 基于轨迹片段关联的CRF模型的多目标跟踪框架研究第85-104页
    5.1 引言第85-87页
    5.2 背景理论第87页
    5.3 基于CRF模型的多目标跟踪通用框架第87-88页
    5.4 CRF框架下轨迹片段的关联第88-89页
    5.5 CRF框架下检测层能量模型第89-90页
    5.6 轨迹的依赖性模型第90-92页
    5.7 轨迹的类同性模型第92-95页
    5.8 能量函数模型第95-96页
    5.9 实验结果与分析第96-103页
        5.9.1 实验指标和参数设置第97-98页
        5.9.2 实验结果比较与分析第98-103页
    5.10 本章小结第103-104页
结论与展望第104-107页
参考文献第107-121页
致谢第121-122页
攻读博士学位期间取得的研究成果第122-124页
作者简介第124页

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