| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 非重叠视域多摄像机目标跟踪方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 多摄像机网络拓扑关系估计 | 第10-11页 |
| 1.2.2 摄像机间目标匹配 | 第11-12页 |
| 1.2.3 摄像机间目标关联 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构安排 | 第13-16页 |
| 2 单摄像机目标检测与跟踪方法研究 | 第16-40页 |
| 2.1 目标检测 | 第16-24页 |
| 2.1.1 常用目标检测方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于小波变换的混合高斯背景建模检测方法 | 第17-21页 |
| 2.1.3 实验结果与分析 | 第21-24页 |
| 2.2 目标跟踪方法 | 第24-39页 |
| 2.2.1 目标跟踪方法概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 TLD目标跟踪方法原理介绍 | 第25-30页 |
| 2.2.3 Kalman滤波算法原理介绍 | 第30-32页 |
| 2.2.4 基于Kalman滤波的TLD目标跟踪方法 | 第32-34页 |
| 2.2.5 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 多摄像机网络拓扑关系估计 | 第40-53页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 基于高斯和互相关函数的拓扑估计方法 | 第41-44页 |
| 3.2.1 网络拓扑结点估计 | 第42页 |
| 3.2.2 拓扑结点之间的连接关系分析 | 第42-43页 |
| 3.2.3 转移时间概率分布的估计 | 第43-44页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 摄像机间目标匹配方法研究 | 第53-69页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 基于累积颜色属性转换模型的目标匹配 | 第54-61页 |
| 4.2.1 lab 颜色空间转换 | 第55-56页 |
| 4.2.2 累积颜色属性转换模型建立 | 第56-57页 |
| 4.2.3 累积颜色属性转换模型进行目标匹配 | 第57-59页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 4.3 基于SIFT特征的目标匹配方法 | 第61-68页 |
| 4.3.1 提取SIFT特征 | 第62-64页 |
| 4.3.2 基于序列的目标匹配策略 | 第64-66页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 摄像机间目标关联 | 第69-78页 |
| 5.1 引言 | 第69-70页 |
| 5.2 基于拓扑关系和表观模型相融合的目标关联方法 | 第70-74页 |
| 5.2.1 确定候选目标集 | 第70-72页 |
| 5.2.2 建立目标轨迹关联 | 第72-73页 |
| 5.2.3 目标模型学习与更新 | 第73-74页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第74-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-81页 |
| 6.1 工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 附录 | 第87页 |
