基于人类记忆机制的运动目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 运动目标检测与跟踪理论的发展 | 第11-13页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪方法的分类 | 第12-13页 |
| 1.3 人类记忆信息处理机制 | 第13-15页 |
| 1.3.1 记忆机制模型的发展历史 | 第13-15页 |
| 1.3.2 基于记忆机制的认知建模及应用 | 第15页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于记忆机制的码本背景建模 | 第17-35页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 常见的背景模型 | 第17-24页 |
| 2.2.1 传统背景模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 码本模型 | 第20-23页 |
| 2.2.3 背景建模中存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.3 基于三阶段记忆的码本模型 | 第24-28页 |
| 2.3.1 码字的特征参数集合 | 第24-25页 |
| 2.3.2 码本记忆空间的构建 | 第25页 |
| 2.3.3 算法流程及描述 | 第25-28页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第28-34页 |
| 2.4.1 离线训练与在线学习对照 | 第29-31页 |
| 2.4.2 场景变化下检测结果对照 | 第31-32页 |
| 2.4.3 视频内容分析实例 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 目标特征的描述与提取 | 第35-48页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 颜色特征直方图 | 第35-38页 |
| 3.2.1 颜色空间 | 第36页 |
| 3.2.2 颜色直方图 | 第36-38页 |
| 3.3 二值特征描述算子 | 第38-41页 |
| 3.4 角点 | 第41-43页 |
| 3.5 三阶段记忆框架下的多特征融合 | 第43-47页 |
| 3.5.1 特征记忆空间 | 第43-45页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于记忆机制的粒子滤波跟踪 | 第48-61页 |
| 4.1 粒子滤波跟踪算法概述 | 第48-49页 |
| 4.2 基于三阶段记忆机制的粒子滤波跟踪 | 第49-53页 |
| 4.2.1 粒子的混合传播模式 | 第50-51页 |
| 4.2.2 粒子集合对角点提取范围的约束 | 第51-52页 |
| 4.2.3 算法流程及描述 | 第52-53页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第53-60页 |
| 4.3.1 跟踪结果对照 | 第53-57页 |
| 4.3.2 粒子分布与粒子退化 | 第57-59页 |
| 4.3.3 目标特征模板的更新 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
