运动目标检测算法与跟踪技术的研究
| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术的研究状况 | 第15-16页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪技术的研究状况 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 运动目标检测算法 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 运动目标检测算法概述 | 第19-25页 |
| 2.2.1 帧差法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 光流法 | 第20页 |
| 2.2.3 单高斯背景建模算法 | 第20-22页 |
| 2.2.4 混合高斯模型背景建模算法 | 第22-25页 |
| 2.3 改进的混合高斯背景建模算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 光线突变和模型失效检测方法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 一种新的混合高斯模型参数更新方法 | 第27-29页 |
| 2.3.3 改进GMM的实验结果及其分析 | 第29-30页 |
| 2.4 常用的运动目标检测算法实验效果比较与总结 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 前景图像的去噪处理及其特征提取 | 第33-40页 |
| 3.1 前景去噪的原因和去噪方法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 空域滤波技术 | 第33-34页 |
| 3.1.2 二值形态学方法 | 第34-36页 |
| 3.2 本文采用的去噪方法 | 第36-37页 |
| 3.3 运动目标的几何特征 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果及其分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 运动目标的跟踪技术 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 运动目标跟踪方法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 基于模型的跟踪方法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于区域的跟踪方法 | 第41页 |
| 4.2.3 基于特征的跟踪方法 | 第41页 |
| 4.2.4 基于预测的跟踪方法 | 第41-42页 |
| 4.3 粒子滤波算法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 传统贝叶斯滤波理论 | 第42-43页 |
| 4.3.2 粒子滤波原理 | 第43-45页 |
| 4.4 基于粒子滤波的运动目标跟踪技术 | 第45-49页 |
| 4.4.1 运动物体的先验特征 | 第45-46页 |
| 4.4.2 粒子传播 | 第46-47页 |
| 4.4.3 系统观测 | 第47页 |
| 4.4.4 运动目标后验概率计算 | 第47-48页 |
| 4.4.5 粒子重采样 | 第48-49页 |
| 4.5 基于反馈模型的快速运动目标检测与跟踪技术 | 第49-51页 |
| 4.5.1 运动目标状态预测 | 第50页 |
| 4.5.2 运动目标区域确定 | 第50-51页 |
| 4.5.3 运动目标区域估计误差的衡量 | 第51页 |
| 4.6 实验结果及其分析 | 第51-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
