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视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 论文研究背景及意义第11-12页
    1.2 运动目标检测研究现状第12-13页
    1.3 运动目标跟踪研究现状第13-16页
    1.4 论文的主要研究工作第16-18页
    1.5 论文的组织结构第18-20页
第二章 基于背景建模的运动目标检测第20-39页
    2.1 引言第20-22页
        2.1.1 运动目标检测第20-21页
        2.1.2 背景建模第21-22页
    2.2 高斯分布背景建模第22-30页
        2.2.1 单高斯背景建模第22-26页
        2.2.2 混合高斯背景模型第26-29页
        2.2.3 背景建模实验结果第29-30页
    2.3 Kalman 滤波背景建模第30-34页
        2.3.1 Kalman 滤波理论第31-33页
        2.3.2 Kalman 滤波背景估计第33页
        2.3.3 Kalman 滤波背景模型构建第33-34页
    2.4 仿真实验分析第34-37页
    2.5 本章小结第37-39页
第三章 基于均值漂移的自适应目标跟踪第39-59页
    3.1 引言第39页
    3.2 无参密度估计理论第39-45页
        3.2.1 参数密度估计第40页
        3.2.2 非参密度估计第40-44页
        3.2.3 收敛性分析第44-45页
    3.3 均值漂移理论第45-48页
        3.3.1 均值漂移向量第45-47页
        3.3.2 均值漂移含义第47-48页
    3.4 均值漂移目标跟踪第48-50页
    3.5 自适应 MS 跟踪算法第50-54页
        3.5.1 二维直方图目标模型第50-51页
        3.5.2 跟踪目标质心计算第51-52页
        3.5.3 跟踪算法实现第52-54页
    3.6 跟踪算法评价第54页
    3.7 实验结果与分析第54-58页
    3.8 本章小结第58-59页
第四章 基于特征融合的粒子滤波目标跟踪第59-90页
    4.1 引言第59页
    4.2 粒子滤波算法原理第59-72页
        4.2.1 贝叶斯估计第60-62页
        4.2.2 蒙特卡罗方法简介第62-64页
        4.2.3 序贯重要性采样算法(SIS)第64-66页
        4.2.4 重要性密度函数第66-68页
        4.2.5 重采样方法第68-72页
    4.3 基于颜色特征的粒子滤波跟踪第72-80页
        4.3.1 粒子组成和系统动态模型建立第73-74页
        4.3.2 颜色模型选择及建立观测模型第74-77页
        4.3.3 目标位置确定及粒子重采样第77-78页
        4.3.4 颜色特征跟踪算法流程第78-79页
        4.3.5 跟踪算法实验结果第79-80页
    4.4 融合纹理特征的粒子滤波跟踪第80-85页
        4.4.1 加权颜色直方图提取颜色特征第81-82页
        4.4.2 小波变换提取纹理特征第82-83页
        4.4.3 系统动态模型第83-84页
        4.4.4 系统观测模型第84页
        4.4.5 算法步骤第84-85页
    4.5 仿真实验与分析第85-88页
    4.6 本章小结第88-90页
第五章 基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪第90-105页
    5.1 引言第90页
    5.2 图像匹配技术第90-96页
        5.2.1 图像匹配的数学描述第90-91页
        5.2.2 图像匹配的研究内容第91-95页
        5.2.3 图像匹配算法性能评价第95-96页
    5.3 傅里叶梅林变换图像匹配跟踪第96-101页
        5.3.1 傅里叶-梅林变换的特性第97-99页
        5.3.2 对数极坐标转换及图像匹配第99-100页
        5.3.3 目标图像的更新第100页
        5.3.4 匹配跟踪算法实现第100-101页
    5.4 实验结果及分析第101-104页
    5.5 本章小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-117页
附录第117-118页
攻读学位期间取得的研究成果第118页

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