基于减背景的行人检测及简单行为识别研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织安排 | 第13-15页 |
| 2 相关理论综述 | 第15-25页 |
| ·智能视频技术 | 第15-16页 |
| ·图像处理知识 | 第16-18页 |
| ·图像的颜色空间 | 第16-17页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第17-18页 |
| ·梯度算子 | 第18页 |
| ·检测技术框架 | 第18-25页 |
| ·运动目标检测的研究 | 第19-21页 |
| ·阴影去除的研究 | 第21页 |
| ·目标跟踪的研究 | 第21-22页 |
| ·行为识别的研究 | 第22-23页 |
| ·智能视频技术的要求 | 第23-25页 |
| 3 智能视频关键技术分析 | 第25-39页 |
| ·运动目标检测算法 | 第25-30页 |
| ·时域差分法 | 第25-26页 |
| ·背景减除法 | 第26-28页 |
| ·光流分析法 | 第28页 |
| ·基于W~4背景模型的运动目标检测算法 | 第28-30页 |
| ·阴影去除算法 | 第30-32页 |
| ·阴影的产生和特点 | 第31页 |
| ·基于色度和亮度的阴影去除算法 | 第31-32页 |
| ·运动目标跟踪算法 | 第32-36页 |
| ·运动目标跟踪算法分析 | 第32-33页 |
| ·基于Mean Shift的运动目标跟踪算法 | 第33-36页 |
| ·基于人体轮廓的行为识别算法 | 第36-39页 |
| 4 基于CW~4模型的运动目标检测 | 第39-49页 |
| ·初始化CW~4背景模型 | 第39页 |
| ·更新CW~4背景模型 | 第39-41页 |
| ·检测运动目标 | 第41-42页 |
| ·实验平台 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-49页 |
| 5 阴影去除算法 | 第49-57页 |
| ·阴影分析 | 第49页 |
| ·基于颜色计算模型的阴影去除算法 | 第49-51页 |
| ·颜色计算模型 | 第49-51页 |
| ·去除阴影 | 第51页 |
| ·基于背景除法模型的阴影去除算法 | 第51-52页 |
| ·背景除法模型 | 第51页 |
| ·去除阴影 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-57页 |
| 6 简单行为识别 | 第57-73页 |
| ·基于Mean Shift的目标跟踪 | 第57-58页 |
| ·行为识别 | 第58-66页 |
| ·行人姿势变换识别 | 第58-63页 |
| ·行人奔跑行为识别 | 第63页 |
| ·行人跨线识别 | 第63-65页 |
| ·指定区域行人计数 | 第65-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-73页 |
| 7 总结与展望 | 第73-77页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 作者简历 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
