基于统计方法的运动目标检测与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·论文选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·相关技术与存在的问题 | 第12-18页 |
| ·本文研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 2 相关理论基础 | 第20-36页 |
| ·目标运动模型与目标描述 | 第20-22页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第22-24页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第24-25页 |
| ·粒子滤波器 | 第25-31页 |
| ·均值漂移理论 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于自适应混合高斯模型的运动目标检测与分割 | 第36-59页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·背景建模 | 第37-40页 |
| ·运动目标的检测 | 第40-44页 |
| ·运动目标的分割 | 第44-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于局部模型匹配的非刚性目标跟踪 | 第59-76页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·目标区域分割 | 第61-62页 |
| ·运动目标跟踪 | 第62-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 5 基于偏移校正的核空间直方图目标跟踪 | 第76-98页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·Mean shift跟踪算法 | 第77-80页 |
| ·基于空间直方图的Mean shift算法 | 第80-82页 |
| ·跟踪窗的自适应更新 | 第82-85页 |
| ·基于偏移校正的核空间直方图目标跟踪 | 第85-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 基于自适应混合似然模型的粒子滤波跟踪算法 | 第98-120页 |
| ·引言 | 第98-100页 |
| ·高斯粒子滤波 | 第100-102页 |
| ·运动模型与似然模型 | 第102-106页 |
| ·基于多特征信息自适应融合的粒子滤波跟踪算法 | 第106-112页 |
| ·实验结果与分析 | 第112-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 7 总结与展望 | 第120-122页 |
| ·本文研究工作及创新点 | 第120-121页 |
| ·进一步研究展望 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-134页 |
| 附录1 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第134页 |
