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基于TLD和SIFT的视频分析系统设计与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 课题研究背景第16-17页
    1.2 目标跟踪研究现状第17-18页
    1.3 图像特征提取研究现状第18-20页
        1.3.1 角点研究第19页
        1.3.2 局部不变性研究第19-20页
    1.4 本文研究内容和组织结构第20-22页
第二章 TLD和SIFT算法的基本原理第22-40页
    2.1 TLD算法基本原理第22-28页
        2.1.1 TLD检测模块第24页
        2.1.2 TLD跟踪模块第24-27页
        2.1.3 TLD学习模块第27-28页
    2.2 SIFT特征基本原理第28-39页
        2.2.1 尺度空间的构建第28-30页
        2.2.2 尺度空间极值检测第30-32页
        2.2.3 关键点的精确定位第32-33页
        2.2.4 关键点方向分配第33-34页
        2.2.5 特征描述符的生成第34-36页
        2.2.6 SIFT特征点的匹配第36-38页
        2.2.7 SIFT消除错误匹配—RANSAC算法第38-39页
    2.3 本章小结第39-40页
第三章 TLD算法在视频分析系统中的应用第40-46页
    3.1 系统直接应用TLD算法存在的问题第40页
    3.2 基于重合度的目标矫正第40-42页
    3.3 基于SIFT特征模型的目标关联第42-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 SIFT特征在视频分析系统中的应用第46-56页
    4.1 系统直接应用SIFT特征存在的问题第46页
    4.2 SIFT特征点预处理第46-48页
    4.3     SIFT特征点匹配第48-50页
    4.4 SIFT误匹配点筛选策略第50-52页
    4.5 SIFT特征点的性能分析第52-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 视频分析系统的总体设计与软件实现第56-70页
    5.1 系统总体结构第56-57页
    5.2 预处理模块第57-58页
    5.3 人脸检测模块第58-59页
    5.4 人脸跟踪模块第59页
    5.5 统计分析模块第59页
    5.6 系统平台搭建及演示第59-62页
        5.6.1 系统平台的构建工具第59-60页
        5.6.2 系统平台演示第60-62页
    5.7 视频分析系统实验及性能分析第62-68页
        5.7.1 单目标跟踪实验第62-64页
        5.7.2 多目标跟踪实验第64-67页
        5.7.3 系统处理速度实验第67-68页
    5.8 本章小结第68-70页
第六章 结论和展望第70-72页
    6.1 研究结论第70页
    6.2 研究展望第70-72页
参考文献第72-74页
致谢第74-76页
作者简介第76-77页
    1.基本情况第76页
    2.教育背景第76页
    3.攻读硕士学位期间的研究成果第76-77页

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