复杂动态场景背景建模与目标检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外相关技术研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| ·运动目标检测研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·背景建模研究现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文主要内容和技术路线 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 经典背景建模方法介绍及仿真 | 第18-28页 |
| ·背景差分法 | 第18-20页 |
| ·经典背景模型及其在目标检测中的应用 | 第20-24页 |
| ·帧间差分法 | 第20-22页 |
| ·时间轴加权滤波背景估计 | 第22页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第22-24页 |
| ·算法仿真与分析 | 第24-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于高斯分布的背景建模方法 | 第28-46页 |
| ·单高斯背景模型 | 第28-29页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第29-40页 |
| ·期望最大化算法原理 | 第29-32页 |
| ·混合高斯模型参数估计 | 第32-36页 |
| ·基于高斯背景建模的运动目标检测 | 第36-40页 |
| ·算法仿真与分析 | 第40-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于核密度估计的背景建模方法 | 第46-55页 |
| ·核密度估计方法 | 第46-50页 |
| ·非参数密度估计通用表达式推导 | 第46-47页 |
| ·核密度估计定义 | 第47-49页 |
| ·核密度估计原理分析 | 第49-50页 |
| ·核密度估计在运动目标检测中的应用 | 第50-51页 |
| ·算法仿真与分析 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 动态场景下目标阴影消除方法 | 第55-70页 |
| ·基于整体边缘信息的阴影消除 | 第55-61页 |
| ·阴影检测现有方法介绍 | 第55-58页 |
| ·基于整体边缘信息的阴影消除 | 第58-61页 |
| ·结合阴影消除的背景建模在目标检测中的应用 | 第61-64页 |
| ·算法仿真与分析 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文工作总结 | 第70-71页 |
| ·论文主要工作 | 第70-71页 |
| ·研究创新点及贡献 | 第71页 |
| ·研究方向展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
