基于视频的运动目标检测和跟踪技术
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与方向 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于背景建模的运动目标检测 | 第15-37页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·简单背景建模法 | 第15-19页 |
| ·平均背景法 | 第15-16页 |
| ·分块平均背景法 | 第16-19页 |
| ·基于统计信息建模法 | 第19-28页 |
| ·基于参数估计背景建模法：混合高斯模型 | 第19-23页 |
| ·混合高斯模型改进 | 第23-26页 |
| ·基于无参数估计建模法：核函数法 | 第26-28页 |
| ·背景预测法 | 第28页 |
| ·基于模糊数学建模 | 第28-33页 |
| ·基于传统模糊系统 | 第29-30页 |
| ·二型模糊系统 | 第30-33页 |
| ·非背景建模法 | 第33-36页 |
| ·帧差法 | 第33-34页 |
| ·光流法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 目标跟踪 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第37-39页 |
| ·LK光流法跟踪 | 第39-42页 |
| ·CAMSHIFT | 第42-46页 |
| ·基于检测的跟踪算法 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于视频的行人车辆检测与分类 | 第48-62页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·图像预处理 | 第48-50页 |
| ·颜色空间转换 | 第48-49页 |
| ·白平衡 | 第49-50页 |
| ·运动目标检测 | 第50-52页 |
| ·目标分类 | 第52-53页 |
| ·固定场景下的目标跟踪 | 第53-57页 |
| ·无遮挡下目标跟踪 | 第54-56页 |
| ·目标相互遮挡情况下的目标跟踪 | 第56-57页 |
| ·模型估计 | 第57-59页 |
| ·MMX和SSE优化 | 第59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·颜色分类结果 | 第59-60页 |
| ·行人车辆分类结果 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于摄像机自动跟踪应用 | 第62-68页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·系统框架 | 第62页 |
| ·跟踪流程 | 第62-66页 |
| ·跟踪目标选取 | 第63-64页 |
| ·动态场景下的目标跟踪算法 | 第64-65页 |
| ·摄像机控制 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附录 | 第75页 |
