复杂场景下运动目标检测算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要工作及创新点 | 第11-12页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3.2 创新点 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 运动目标检测算法概述 | 第14-26页 |
| 2.1 帧差法 | 第14页 |
| 2.2 光流法 | 第14-15页 |
| 2.3 背景减除法 | 第15-23页 |
| 2.3.1 经典算法 | 第15页 |
| 2.3.2 高斯混合模型 | 第15-18页 |
| 2.3.3 码本模型 | 第18-19页 |
| 2.3.4 样本一致性模型 | 第19-22页 |
| 2.3.5 其他模型 | 第22-23页 |
| 2.4 常用数据集、评价指标、开源库 | 第23-26页 |
| 2.4.1 常用数据集 | 第23-24页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4.3 开源库 | 第25-26页 |
| 3 基于样本动态估计和轮廓相似性的背景减除算法 | 第26-34页 |
| 3.1 单特征下背景初始化 | 第26-27页 |
| 3.2 前景目标检测 | 第27-28页 |
| 3.3 “鬼影”抑制 | 第28-30页 |
| 3.4 仿真分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于混合特征的背景减除算法 | 第34-45页 |
| 4.1 特征空间建模 | 第34-35页 |
| 4.2 背景模型初始化 | 第35-36页 |
| 4.3 前景检测 | 第36-38页 |
| 4.4 基于轮廓相似性的更新策略 | 第38-39页 |
| 4.5 相机运动 | 第39-40页 |
| 4.6 仿真分析 | 第40-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第45-46页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
