基于视频序列的运动目标跟踪算法研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪技术的发展和国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容和结构 | 第14-16页 |
| 第2章 视频运动目标跟踪的基础 | 第16-28页 |
| ·视频序列理论基础 | 第16-17页 |
| ·视频序列的定义 | 第16-17页 |
| ·视频序列的采集方式 | 第17页 |
| ·视频序列图像的预处理 | 第17-28页 |
| ·颜色空间的转换 | 第18-21页 |
| ·图像灰度变换 | 第21页 |
| ·视频图像复原处理 | 第21-23页 |
| ·图像增强 | 第23-25页 |
| ·形态学滤波 | 第25-28页 |
| 第3章 运动目标检测 | 第28-35页 |
| ·静态场景下的运动目标检测算法 | 第28-31页 |
| ·帧间差分法 | 第28-29页 |
| ·光流法 | 第29页 |
| ·背景差分法 | 第29-31页 |
| ·动态场景下常用的运动目标检测算法 | 第31-33页 |
| ·全局运动估计 | 第32-33页 |
| ·视频采集设备的运动模型 | 第33页 |
| ·运动目标检测的问题 | 第33-35页 |
| ·背景中的物体运动 | 第33-34页 |
| ·场景中的全局光线问题 | 第34页 |
| ·图像序列本身的影响 | 第34页 |
| ·运动目标本身的影响 | 第34-35页 |
| 第4章 模版漂移纠正的目标跟踪算法研究 | 第35-53页 |
| ·运动目标跟踪分类 | 第35-38页 |
| ·基于Snake模型的跟踪 | 第35页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第35-37页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第37页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第37-38页 |
| ·模版跟踪算法 | 第38-40页 |
| ·模版跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·模版框架 | 第39-40页 |
| ·特征描述 | 第40-42页 |
| ·颜色直方图 | 第40-41页 |
| ·累加直方图 | 第41-42页 |
| ·MEAN SHIFT | 第42-46页 |
| ·Mean shift原理 | 第42-45页 |
| ·Mean shift跟踪算法 | 第45-46页 |
| ·主动模版漂移纠正 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-53页 |
| 第5章 模版漂移纠正的跟踪算法应用 | 第53-63页 |
| ·人脸跟踪 | 第53-54页 |
| ·模版漂移纠正的人脸跟踪算法 | 第54-55页 |
| ·Bayesian滤波 | 第54-55页 |
| ·Bayesian重要性采样 | 第55页 |
| ·粒子滤波原理 | 第55-56页 |
| ·模版漂移纠正的人脸跟踪算法 | 第56-57页 |
| ·特征描述 | 第56页 |
| ·局部二值特征 | 第56-57页 |
| ·漂移纠正的粒子滤波算法 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·实验软硬件 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
