监控视频中基于背景减除的遗弃行李检测方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究难点 | 第10-12页 |
| ·行李多样性 | 第10页 |
| ·行人遮挡 | 第10-11页 |
| ·光照变化 | 第11-12页 |
| ·计算复杂度 | 第12页 |
| ·相关工作及研究现状 | 第12-15页 |
| ·基于目标跟踪算法的遗弃行李检测 | 第13-14页 |
| ·基于背景减除的遗弃行李检测 | 第14-15页 |
| ·论文工作及主要贡献 | 第15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 遗弃行李检测研究基础 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·高斯混合模型 | 第17-20页 |
| ·高斯混合模型结构 | 第18-19页 |
| ·高斯混合模型更新策略 | 第19页 |
| ·前景检测方法 | 第19-20页 |
| ·码本模型 | 第20-24页 |
| ·码本模型结构 | 第21页 |
| ·码本模型训练步骤 | 第21-22页 |
| ·码本模型精简策略 | 第22页 |
| ·码字匹配模型 | 第22-23页 |
| ·前景检测方法 | 第23-24页 |
| ·梯度方向直方图背景模型 | 第24-28页 |
| ·梯度方向直方图的计算 | 第25-26页 |
| ·梯度方向直方图背景模型结构 | 第26-28页 |
| ·基于层级式梯度直方图的快速行人检测算法 | 第28-30页 |
| ·基于矩阵的检测结构 | 第28-29页 |
| ·层级式梯度直方图索引矩阵 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于高斯混合模型的遗弃行李检测方法 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-33页 |
| ·算法描述 | 第33-38页 |
| ·改进更新策略的高斯混合模型 | 第33页 |
| ·时域加权滤波器 | 第33-35页 |
| ·运动区域检测 | 第35-36页 |
| ·光照补偿模型 | 第36-38页 |
| ·实验结果 | 第38-43页 |
| ·PETS2006 数据库测试结果 | 第38-40页 |
| ·i-LIDS 数据库测试结果 | 第40-41页 |
| ·人群密集公共场所测试结果 | 第41页 |
| ·光照变化场景测试结果 | 第41-42页 |
| ·长时间运行测试结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于多层码本模型的遗弃行李检测研究 | 第45-61页 |
| ·引论 | 第45-46页 |
| ·多层码本模型 | 第46-51页 |
| ·多层码本模型结构 | 第46-47页 |
| ·码字匹配和更新 | 第47-49页 |
| ·模型更新与检测 | 第49-51页 |
| ·消除光照影响的机制 | 第51-52页 |
| ·基于梯度方向直方图的行人检测 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-59页 |
| ·PETS2006 数据库测试结果 | 第54-56页 |
| ·i-LIDS 数据库测试结果 | 第56页 |
| ·人群密集公共场所测试结果 | 第56-57页 |
| ·光照变化场景测试结果 | 第57-58页 |
| ·长时间运行测试结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第69页 |
