复杂背景下的目标检测与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-12页 |
| 引言 | 第8页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪算法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪技术的研究内容 | 第10页 |
| ·本文的内容安排 | 第10-12页 |
| 2. 运动目标的检测与识别技术 | 第12-22页 |
| ·运动背景目标检测 | 第12页 |
| ·配准法 | 第12页 |
| ·光流法 | 第12页 |
| ·静止背景目标检测方法 | 第12-21页 |
| ·帧差法提取运动目标 | 第13-15页 |
| ·基本理论 | 第13页 |
| ·相邻两帧差分法 | 第13-14页 |
| ·对称差分法 | 第14-15页 |
| ·背景差分法 | 第15-16页 |
| ·差分法的改进 | 第16页 |
| ·差分图的后处理 | 第16-20页 |
| ·二值化处理 | 第16-18页 |
| ·面积阈值法 | 第18-19页 |
| ·形态学滤波法 | 第19-20页 |
| ·运动目标的状态估计 | 第20-21页 |
| ·背景图像估计 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3. 基于目标图像匹配的跟踪算法 | 第22-34页 |
| ·基于对比度的跟踪方法 | 第22页 |
| ·基于图像匹配的跟踪算法 | 第22-24页 |
| ·基于运动模型的跟踪 | 第22-23页 |
| ·基于目标特征的匹配算法 | 第23页 |
| ·基于纹理特征的跟踪算法 | 第23页 |
| ·基于形状特征的跟踪算法 | 第23-24页 |
| ·基于模板相关匹配的跟踪算法 | 第24-27页 |
| ·基于归一化互相关的模板相关匹配算法 | 第24-25页 |
| ·基于最小绝对方差累加和的模板相关匹配算法 | 第25页 |
| ·序列相关性检测算法 | 第25-26页 |
| ·分层搜索的序贯判决算法 | 第26-27页 |
| ·基于无参密度估计的MeanShift算法 | 第27-33页 |
| ·无参密度估计理论 | 第27-29页 |
| ·参数密度估计 | 第28页 |
| ·无参密度估计 | 第28-29页 |
| ·MeanShift理论 | 第29-33页 |
| ·多变量核函数的生成方法 | 第29-30页 |
| ·MeanShift算法推导 | 第30页 |
| ·核密度梯度估计过程 | 第30-32页 |
| ·MeanShift算法收敛的一个充分条件 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 MeanShift算法在目标跟踪中的应用 | 第34-48页 |
| ·目标跟踪中的MeanShift算法 | 第34-39页 |
| ·相似性度量:Bhattacharyya系数 | 第34-35页 |
| ·目标图像的建模 | 第35页 |
| ·目标图像模型 | 第35-36页 |
| ·候选目标模型 | 第36-37页 |
| ·目标定位 | 第37页 |
| ·算法描述 | 第37-39页 |
| ·MeanShift跟踪算法的改进 | 第39页 |
| ·计算复杂度分析 | 第39-40页 |
| ·基于LabVIEW的算法实现 | 第40-44页 |
| ·LabVIEW软件开发环境 | 第40-42页 |
| ·算法实现流程 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·实验一 | 第44-45页 |
| ·实验二 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5. 目标跟踪过程中的Kalman滤波器的使用 | 第48-65页 |
| ·Kalman滤波器在遮挡处理中的应用 | 第49-54页 |
| ·Kalman线性离散过程 | 第50页 |
| ·Kalman滤波原理 | 第50-51页 |
| ·Kalman滤波预测方程 | 第51-52页 |
| ·滤波器参数的选取 | 第52页 |
| ·Kalman滤波器建模 | 第52-54页 |
| ·遮挡处理策略 | 第54页 |
| ·目标模型自适应更新 | 第54-58页 |
| ·自适应Kalman滤波器进行模板更新 | 第55页 |
| ·自适应Kalman滤波模型的建立 | 第55-56页 |
| ·Kalman滤波参数的选取 | 第56-57页 |
| ·目标模板更新策略 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-64页 |
| ·实验一 | 第58-61页 |
| ·实验二 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 6. 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
