基于视频人数统计与跟踪改进算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·智能视频监控系统的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·人数统计的国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题结构和主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 运动目标提取的研究 | 第14-33页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·图像预处理 | 第14-18页 |
| ·图像去噪 | 第15-17页 |
| ·图像增强 | 第17-18页 |
| ·感兴趣区域的设定 | 第18-20页 |
| ·默认感兴趣区域设定 | 第18-19页 |
| ·鼠标响应事件 | 第19页 |
| ·不规则感兴趣区域的设定 | 第19-20页 |
| ·背景建模及更新 | 第20-26页 |
| ·常用的背景建模方法 | 第20-25页 |
| ·基于帧间差分的二值掩模背景建模方法 | 第25-26页 |
| ·运动目标提取 | 第26-30页 |
| ·常用的运动目标提取方法 | 第26-29页 |
| ·结合背景差分与帧间差分的运动目标提取 | 第29-30页 |
| ·提取目标的后期处理 | 第30-32页 |
| ·二值化 | 第30-31页 |
| ·形态学处理 | 第31-32页 |
| ·区域增长 | 第32页 |
| ·目标合理性粗判断 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 人头特征分析及人头检测的研究 | 第33-55页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·摄像机参数的获取和人头识别模式的设定 | 第33-35页 |
| ·摄像机参数获取 | 第33-35页 |
| ·人头识别模式的设定 | 第35页 |
| ·常用的人头特征 | 第35-43页 |
| ·霍夫圆形特征 | 第36-39页 |
| ·肤色和发色特征 | 第39-43页 |
| ·人头检测 | 第43-54页 |
| ·均值漂移分割 | 第43-47页 |
| ·canny边缘检测 | 第47-49页 |
| ·摄像机垂直下摄情况下的人头检测 | 第49-51页 |
| ·摄像机有一定角度拍摄情况下的人头检测 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 目标跟踪和计数的研究 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·常用的预测方法 | 第55-59页 |
| ·mean shift算法 | 第55-57页 |
| ·Kalman滤波 | 第57-58页 |
| ·粒子滤波 | 第58-59页 |
| ·改进的基于Kalman滤波的区域匹配跟踪算法 | 第59-63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
