基于特征融合的行人跟踪技术研究及DSP实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-11页 |
| ·视觉跟踪技术的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·视觉跟踪算法的研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究工作及论文结构 | 第11-13页 |
| 2 跟踪目标特征的提取 | 第13-22页 |
| ·颜色特征与颜色直方图 | 第13-18页 |
| ·颜色空间 | 第14-15页 |
| ·特征表达 | 第15-17页 |
| ·相似度度量 | 第17-18页 |
| ·边缘特征与边缘直方图 | 第18-20页 |
| ·图像的边缘及边缘幅值和方向 | 第18-19页 |
| ·边缘方向直方图 | 第19-20页 |
| ·积分图 | 第20-22页 |
| 3 粒子滤波原理 | 第22-28页 |
| ·粒子滤波概述 | 第22-23页 |
| ·最优贝叶斯滤波 | 第23-25页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第25-26页 |
| ·序列重要性采样 | 第26-27页 |
| ·重要性采样函数 | 第27-28页 |
| 4 基于粒子滤波的行人跟踪算法及其实现 | 第28-47页 |
| ·单特征行人跟踪算法 | 第28-38页 |
| ·行人跟踪问题描述 | 第28-29页 |
| ·跟踪器的设计方案 | 第29-30页 |
| ·行人跟踪器实现流程 | 第30-35页 |
| ·单一特征的行人跟踪实验 | 第35-38页 |
| ·边缘方向特征与颜色特征的融合 | 第38-44页 |
| ·特征融合策略 | 第38-40页 |
| ·特征融合的目标模板更新 | 第40页 |
| ·特征融合的行人跟踪实现 | 第40-42页 |
| ·特征融合的加权值分析 | 第42-44页 |
| ·运动目标检测 | 第44-47页 |
| ·帧间差分 | 第45页 |
| ·轮廓查找法 | 第45-47页 |
| 5 跟踪算法的移植 | 第47-52页 |
| ·DM642简介 | 第47页 |
| ·视频处理模块 | 第47-49页 |
| ·跟踪代码移植 | 第49-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本课题的总结 | 第52页 |
| ·课题的不足与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
