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复杂场景下的前景检测方法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 研究的目的和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第14-22页
        1.2.1 前景检测的主要步骤第15-18页
        1.2.2 前景检测算法中的背景模型第18-22页
    1.3 论文的研究内容第22-23页
    1.4 论文的主要贡献第23-24页
    1.5 论文的结构安排第24-26页
第2章 前景检测与子空间背景建模第26-34页
    2.1 前景检测任务第26-27页
    2.2 基于子空间的背景建模方法第27-34页
        2.2.1 基于主成分分析的背景子空间学习第27-28页
        2.2.2 基于鲁棒PCA的背景子空间学习方法第28-32页
        2.2.3 增量子空间学习方法第32-33页
        2.2.4 局限性分析第33-34页
第3章 基于稀疏误差补偿的增量前景检测方法第34-44页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 基于稀疏误差补偿的增量前景检测方法第35-40页
        3.2.1 提出的增量前景检测方法第35-36页
        3.2.2 两步优化求解算法第36-40页
    3.3 实验结果第40-43页
    3.4 小结第43-44页
第4章 前景检测中的抗干扰误差补偿技术第44-61页
    4.1 引言及相关工作第44-46页
    4.2 增量PCA背景建模与基于单点信息的误差补偿算法第46-48页
        4.2.1 考虑前景稀疏约束的增量PCA背景建模方法第46-47页
        4.2.2 基于单点信息的误差补偿策略第47-48页
    4.3 基于空间连续性约束的抗干扰误差补偿策略第48-55页
        4.3.1 基于空间连续性约束的前景误差估计第50-51页
        4.3.2 基于alpha通道的平滑补偿策略第51-53页
        4.3.3 不依赖于子空间模型的背景补偿模板构建第53-55页
    4.4 实验结果及分析第55-60页
        4.4.1 对算法三个组成部分的有效性分析第56-58页
        4.4.2 与其它算法的对比实验第58-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第5章 基于互协方差的二维子空间背景建模方法第61-77页
    5.1 引言及相关工作第61-62页
    5.2 二维主成分分析方法第62-64页
    5.3 用于自适应背景估计的增量互协方差 2DPCA算法第64-67页
    5.4 基于增量互协方差 2DPCA方法的背景建模第67-72页
        5.4.1 基于互协方差 2DPCA的背景建模问题描述第67-69页
        5.4.2 联合优化求解算法第69-72页
    5.5 实验结果及分析第72-76页
        5.5.1 定量分析第73-74页
        5.5.2 定性分析第74-76页
    5.6 本章小结第76-77页
第6章 前景检测中的自适应背景基选择方法第77-105页
    6.1 引言第77-79页
        6.1.1 基于非正交基的背景子空间模型第77页
        6.1.2 非正交背景基的选择问题第77-78页
        6.1.3 基于自适应背景基选择的前景检测方法第78-79页
    6.2 背景基矩阵的初始化构建第79-88页
        6.2.1 背景基的初步选择(背景基候选图像的选择)第80-82页
        6.2.2 背景基候选图像的自适应评分第82-86页
        6.2.3 自适应的背景基选择第86-88页
    6.3 改进的背景回归模型第88-90页
    6.4 背景基矩阵的更新第90-93页
        6.4.1 背景基矩阵更新过程中的基选择第90-91页
        6.4.2 背景基的添加和替换第91-93页
    6.5 实验结果及分析第93-104页
        6.5.1 实验设置与参数选择第93-94页
        6.5.2 诊断分析与敏感性分析第94-98页
        6.5.3 与主流前景检测算法的对比第98-100页
        6.5.4 算法的定性分析第100-104页
    6.6 本章小结第104-105页
结论第105-108页
参考文献第108-119页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第119-120页
致谢第120页

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