| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1. 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究的背景意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文研究内容和方法 | 第10-11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-12页 |
| 2. 背景建模和前景的提取 | 第12-23页 |
| ·背景建模方法论述 | 第12-13页 |
| ·背景模型经典构建方法 | 第13-19页 |
| ·帧间差分 | 第13-15页 |
| ·混合高斯模型 | 第15-17页 |
| ·Codebook背景建模 | 第17-19页 |
| ·本文采取的建模方法 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3. 前景预处理 | 第23-34页 |
| ·阴影的抑制 | 第23-26页 |
| ·基于建模的阴影检测方法 | 第23-24页 |
| ·基于阴影属性的方法 | 第24-26页 |
| ·HSV空间阴影检测方法 | 第24-26页 |
| ·基于YUV颜色空间的阴影检测 | 第26页 |
| ·形态学处理 | 第26-29页 |
| ·腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)操作 | 第27-28页 |
| ·开(Opening)、闭(Closing)运算 | 第28-29页 |
| ·边缘信息的检测 | 第29-33页 |
| ·Sobel算子 | 第31页 |
| ·Robert算子 | 第31页 |
| ·Laplacian算子 | 第31-32页 |
| ·Canny算子 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4. 基于形状的人头检测 | 第34-47页 |
| ·霍夫变换 | 第34-36页 |
| ·霍夫变换检测直线 | 第34-35页 |
| ·霍夫变换检测圆 | 第35-36页 |
| ·随机霍夫变换检测圆 | 第36-38页 |
| ·本文的改进算法 | 第38-43页 |
| ·连通域 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5. 多目标的跟踪与计数 | 第47-58页 |
| ·Kalman滤波 | 第47-49页 |
| ·粒子滤波 | 第49-51页 |
| ·最优贝叶斯估计 | 第49-50页 |
| ·粒子滤波算法 | 第50-51页 |
| ·本文的跟踪方法 | 第51-56页 |
| ·人数统计 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6. 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文论文总结 | 第58页 |
| ·后续展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |