| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外的发展现状及趋势 | 第12-14页 |
| ·本文内容简介 | 第14-15页 |
| 第2章 基于加权 KS 参数优化算法的视频运动目标检测 | 第15-36页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·混合高斯模型的介绍及存在的问题 | 第16-19页 |
| ·混合高斯模型的回顾 | 第16-17页 |
| ·混合高斯背景模型更新中存在的问题 | 第17-19页 |
| ·基于加权 KS 参数优化的视频运动目标检测 | 第19-31页 |
| ·拟合优度检测介绍 | 第19页 |
| ·加权 KS 算法的导入 | 第19-21页 |
| ·权函数的性能讨论 | 第21-28页 |
| ·优化参数的推导 | 第28-31页 |
| ·目标的检测 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-35页 |
| ·不同算法间检测结果的比较 | 第31-34页 |
| ·不同检测场景下检测适用性的验证 | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| 第3章 基于感兴趣区域提取图割优化算法的运动目标检测 | 第36-55页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·基于自适应图割优化算法的视频运动目标的检测 | 第38-45页 |
| ·图割的定义 | 第38-39页 |
| ·流量函数介绍 | 第39-41页 |
| ·kalman 预测模型的构造及相关参数的预测 | 第41-42页 |
| ·感兴趣区域的提取 | 第42-43页 |
| ·边流量的优化 | 第43-44页 |
| ·运动目标检测及背景更新 | 第44页 |
| ·算法的具体步骤及流程图 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-54页 |
| ·自适应参数调整的影响 | 第46-49页 |
| ·感兴趣区域提取的参数设置 | 第49-52页 |
| ·同类算法间检测结果的比较 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| 第4章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |