| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题研究意义与背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第12-14页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第14-16页 |
| ·多摄像机目标匹配研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第18-19页 |
| ·本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 基于 ME-GMM 的固定摄像头运动目标检测 | 第21-31页 |
| ·背景差分法概述 | 第21-22页 |
| ·背景模型分析 | 第22-23页 |
| ·融合运动估计的混合高斯背景差分算法 | 第23-29页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第23-24页 |
| ·模型分量个数的自适应更新 | 第24-25页 |
| ·基于区域运动估计的运动目标判别 | 第25-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于多特征协方差矩阵的运动目标跟踪 | 第31-42页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第31-32页 |
| ·匹配跟踪算法分析 | 第32-33页 |
| ·多特征协方差矩阵匹配跟踪算法 | 第33-41页 |
| ·多特征协方差矩阵 | 第34-35页 |
| ·协方差矩阵的相似性度量函数 | 第35-36页 |
| ·基于积分图的快速协方差计算 | 第36-37页 |
| ·LBP 特征分量 | 第37-38页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于 AP 聚类的形状上下文目标表现模型 | 第42-54页 |
| ·目标表现模型概述 | 第42-44页 |
| ·基于颜色特征的表现模型 | 第43页 |
| ·基于纹理特征的表现模型 | 第43-44页 |
| ·形状上下文目标表现模型 | 第44-49页 |
| ·log 颜色空间 | 第45-46页 |
| ·形状上下文描述子 | 第46-48页 |
| ·形状上下文目标表现模型的匹配算法 | 第48页 |
| ·基于 EMD 距离的相似性度量 | 第48-49页 |
| ·基于 AP 聚类的 SC 目标表现模型优化 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54页 |
| ·存在的不足与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |