视频中多运动目标分类的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外应用与研究现状 | 第11-13页 |
| ·应用现状 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第16-22页 |
| ·运动目标检测方法比较 | 第16-18页 |
| ·光流法 | 第16页 |
| ·帧差法 | 第16-17页 |
| ·减背景法 | 第17-18页 |
| ·背景的建立与更新 | 第18-20页 |
| ·surendra 算法描述 | 第18-19页 |
| ·背景的建立与更新 | 第19-20页 |
| ·减背景法与帧差法结合检测目标 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 运动目标的提取 | 第22-29页 |
| ·动态阈值分割 | 第22-24页 |
| ·形态学滤波 | 第24-26页 |
| ·数学形态学介绍 | 第24页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第24-25页 |
| ·开运算与闭运算 | 第25-26页 |
| ·连通域标识 | 第26-27页 |
| ·目标碎片合并与整理 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 运动目标特征的选取 | 第29-35页 |
| ·运动目标分类方法概述 | 第29-32页 |
| ·基于静态特征的分类 | 第29-30页 |
| ·基于动态特征的分类 | 第30-31页 |
| ·基于静态与动态特征相结合的分类 | 第31-32页 |
| ·常见的运动目标特征分析 | 第32-33页 |
| ·运动目标的通用特征 | 第32-33页 |
| ·运动目标的属性特征 | 第33页 |
| ·运动目标特征的选取 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 运动目标分类器的构造 | 第35-41页 |
| ·支持向量机概述 | 第35-36页 |
| ·支持向量机理论 | 第36-39页 |
| ·基于支持向量机的多类别分类问题 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 运动目标分类的实现 | 第41-48页 |
| ·运动目标分类的步骤 | 第41-42页 |
| ·运动目标分类样本的选取 | 第42-44页 |
| ·运动目标分类的实验 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第7章 结论与下一步工作 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·进一步工作 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第54页 |
