面向视频监控的运动目标检测和识别技术
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状与方向 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 视频稳像 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 抖动估计 | 第17-22页 |
| 2.2.1 块匹配法 | 第17页 |
| 2.2.2 灰度投影法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 特征法 | 第18页 |
| 2.2.4 光流法 | 第18页 |
| 2.2.5 基于全图的梯度匹配算法 | 第18-22页 |
| 2.3 抖动补偿和图像恢复 | 第22页 |
| 2.4 算法优化 | 第22-24页 |
| 2.5 验结果 | 第24-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 稳定背景下的运动目标检测 | 第30-39页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 背景建模法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 平均背景法 | 第30页 |
| 3.2.2 混合高斯模型 | 第30-34页 |
| 3.2.3 背景预测法 | 第34页 |
| 3.3 非背景建模法 | 第34-35页 |
| 3.3.1 帧差法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 光流法 | 第35页 |
| 3.4 混合高斯模型改进 | 第35-37页 |
| 3.5 实验结果 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 特定目标识别 | 第39-57页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 颜色特征 | 第39-42页 |
| 4.2.1 颜色直方图 | 第39-40页 |
| 4.2.2 颜色矩 | 第40-41页 |
| 4.2.3 颜色聚合向量 | 第41页 |
| 4.2.4 颜色相关图 | 第41-42页 |
| 4.3 边缘特征 | 第42-43页 |
| 4.3.1 基于梯度的边缘特征 | 第42-43页 |
| 4.3.2 Laplace算子 | 第43页 |
| 4.4 梯度方向直方图(HOG)特征 | 第43-45页 |
| 4.5 局部二值模式(LBP)特征 | 第45-46页 |
| 4.6 安全头盔佩戴识别 | 第46-52页 |
| 4.6.1 可变形部件模型 | 第47-48页 |
| 4.6.2 加入颜色特征 | 第48-50页 |
| 4.6.3 基于块的局部二值模式直方图 | 第50-52页 |
| 4.7 实验结果 | 第52-56页 |
| 4.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 安全头盔佩戴识别应用 | 第57-63页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 系统流程 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者简历 | 第70页 |
