动态背景中的运动目标检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构 | 第15-16页 |
| 第2章 运动目标检测的基础理论 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 经典的检测方法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 光流法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 背景消除法 | 第18-19页 |
| 2.3 背景建模 | 第19-23页 |
| 2.3.1 混合高斯模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 核密度估计模型 | 第21-23页 |
| 2.4 检测结果评价标准 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于背景消除的运动目标检测 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 背景模型建立 | 第26-30页 |
| 3.2.1 样本值求解 | 第27-28页 |
| 3.2.2 模型更新 | 第28页 |
| 3.2.3 带宽估计 | 第28-29页 |
| 3.2.4 阈值设置 | 第29-30页 |
| 3.3 优化模型建立 | 第30-36页 |
| 3.3.1 基于核密度估计的观测场模型 | 第31-32页 |
| 3.3.2 标号场模型的建立 | 第32-33页 |
| 3.3.3 参数估计 | 第33-36页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第36-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于运动估计的运动目标检测 | 第44-62页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 目标区域选择 | 第45-46页 |
| 4.3 运动估计的模型建立 | 第46-51页 |
| 4.3.1 特征计算 | 第47-48页 |
| 4.3.2 特征压缩 | 第48-49页 |
| 4.3.3 分类器的建模与更新 | 第49-50页 |
| 4.3.4 多目标运动估计 | 第50-51页 |
| 4.4 目标检测 | 第51-54页 |
| 4.4.1 目标分割 | 第51-53页 |
| 4.4.2 目标提取 | 第53-54页 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 | 第54-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
