无重叠视域多摄像机目标跟踪研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·摄像机拓扑关系估计 | 第13-14页 |
| ·目标表达与匹配 | 第14-15页 |
| ·摄像机间目标关联 | 第15-16页 |
| ·无重叠视域监控系统中目标跟踪的主要技术难点 | 第16-17页 |
| ·本文主要创新点与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 单摄像机运动目标检测与跟踪 | 第19-25页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·目标检测算法 | 第19-22页 |
| ·背景减法 | 第19-20页 |
| ·帧间差法 | 第20-21页 |
| ·光流场法 | 第21-22页 |
| ·目标跟踪算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 摄像机网络拓扑关系估计 | 第25-31页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·拓扑关系的估计 | 第25-27页 |
| ·实验结果 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 摄像机间目标匹配 | 第31-50页 |
| ·目标匹配的概述 | 第31页 |
| ·基于颜色分量的目标匹配 | 第31-37页 |
| ·亮度转移函数（BTF）概述 | 第31-32页 |
| ·亮度转移函数（BTF）训练 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-37页 |
| ·基于 H 分量的目标匹配 | 第37-45页 |
| ·局域线性辨别分析（LFDA）概述 | 第37-38页 |
| ·局域线性辨别分析（LFDA）训练 | 第38-41页 |
| ·实验结果 | 第41-45页 |
| ·基于 SURF 特征点的目标匹配 | 第45-49页 |
| ·SURF 特征点提取 | 第45-46页 |
| ·SURF 特征点定位 | 第46页 |
| ·SURF 特征点描述 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 摄像机间目标关联 | 第50-61页 |
| ·目标关联概述 | 第50页 |
| ·基于 D-S 证据理论的多特征融合 | 第50-53页 |
| ·D-S 证据理论 | 第50-51页 |
| ·特征融合 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·基于离散粒子群优化算法的目标关联 | 第53-60页 |
| ·离散粒子群优化算法概述 | 第53-55页 |
| ·算法设计 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| ·本文工作总结 | 第61-62页 |
| ·研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目 | 第68-70页 |
