视频摘要系统中的运动物体提取技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 视频摘要 | 第16-17页 |
| 1.2.2 运动物体前景检测和提取 | 第17-19页 |
| 1.2.3 运动跟踪 | 第19-22页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第22页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第22-25页 |
| 第二章 视频要系统的关键技术 | 第25-35页 |
| 2.1 视频摘要系统的技术原理 | 第25-26页 |
| 2.2 视频摘要系统涉及到的关键技术 | 第26-27页 |
| 2.3 运动物体前景检测 | 第27-30页 |
| 2.3.1 背景减除法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 ViBe前景检测算法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 形态学处理 | 第29-30页 |
| 2.4 运动跟踪 | 第30-32页 |
| 2.4.1 基于叠加区域的跟踪算法 | 第30页 |
| 2.4.2 粒子滤波跟踪算法 | 第30-32页 |
| 2.5 运动轨迹帧序列的提取 | 第32-33页 |
| 2.6 轨迹组合与优化 | 第33-34页 |
| 2.7 场景融合 | 第34页 |
| 2.8 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 融合前景信息的运动跟踪研究 | 第35-51页 |
| 3.1 粒子滤波跟踪和压缩跟踪的局限性分析 | 第35-41页 |
| 3.1.1 粒子滤波跟踪 | 第35-37页 |
| 3.1.2 压缩跟踪 | 第37-41页 |
| 3.2 粒子滤波跟踪算法的改进 | 第41-49页 |
| 3.2.1 外观模型特征的选取和计算 | 第41-44页 |
| 3.2.2 粒子状态转移和样本图像的采集 | 第44-45页 |
| 3.2.3 外观模型特征的自适应更新 | 第45-46页 |
| 3.2.4 改进的跟踪算法及流程 | 第46-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 运动物体提取算法研究 | 第51-61页 |
| 4.1 视频摘要系统中的运动物体提取算法 | 第51-53页 |
| 4.2 改进的运动物体提取算法 | 第53-59页 |
| 4.2.1 前景提取方法的改进 | 第53-55页 |
| 4.2.2 运动轨迹帧序列的完整性提取 | 第55-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第61-73页 |
| 5.1 实验设计 | 第61-62页 |
| 5.2 运动物体前景提取的实验结果及分析 | 第62-64页 |
| 5.2.1 运动物体前景提取 | 第62-63页 |
| 5.2.2 形态学处理对前景提取结果的影响 | 第63-64页 |
| 5.3 复杂场景下运动跟踪的实验 | 第64-69页 |
| 5.3.1 运动形态尺度变化下的跟踪 | 第64-65页 |
| 5.3.2 全局遮挡场景下的跟踪 | 第65-67页 |
| 5.3.3 局部遮挡场景下的跟踪 | 第67-69页 |
| 5.4 运动轨迹帧序列的提取实验 | 第69-71页 |
| 5.5 摘要图像对比实验 | 第71-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文主要成果 | 第73页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第79-81页 |
| 作者及导师简介 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82-83页 |
