运动目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·运动目标检测与跟踪的难点 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·目标检测方法 | 第9页 |
| ·目标跟踪方法 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-13页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪理论基础 | 第13-23页 |
| ·视频运动目标检测技术概述 | 第13页 |
| ·视频运动目标跟踪技术概述 | 第13-16页 |
| ·图像增强概述 | 第16页 |
| ·常用图像增强算法 | 第16-22页 |
| ·直方图均衡化法 | 第17-19页 |
| ·图像锐化 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于模板匹配的目标检测方法研究 | 第23-31页 |
| ·模板匹配的理论基础 | 第23-26页 |
| ·基于最小绝对方差累加和的模板相关匹配算法 | 第24页 |
| ·基于归一化互相关的模板相关匹配算法 | 第24-25页 |
| ·基于MCD距离的模板匹配算法 | 第25-26页 |
| ·改进的基于模板匹配目标检测试验 | 第26-28页 |
| ·系统设计流程图 | 第27页 |
| ·试验结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 第四章 基于AdaBoost的目标检测算法研究 | 第31-45页 |
| ·Haar特征概述 | 第31-37页 |
| ·特征计算 | 第32-35页 |
| ·积分图像 | 第35-37页 |
| ·Adaboost算法介绍 | 第37-42页 |
| ·Adaboost算法目标检测原理 | 第38页 |
| ·基于AdaBoost算法的分类器训练方法 | 第38-39页 |
| ·级联分类器 | 第39-42页 |
| ·Adaboost算法目标检测试验结果及分析 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第五章 改进的AdaBoost的目标跟踪算法 | 第45-53页 |
| ·波门跟踪 | 第45-46页 |
| ·波门跟踪概述 | 第45页 |
| ·波门位置和大小的调整 | 第45-46页 |
| ·多尺度AdaBoost检测 | 第46-50页 |
| ·改进的算法流程 | 第50-51页 |
| ·试验效果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
