家庭环境下的人体跟踪与定位
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 目标的表示方法 | 第13-16页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 基于背景减差的运动目标检测 | 第21-37页 |
| 2.1 场景建模算法应用与分析 | 第21-29页 |
| 2.1.1 简单背景模型 | 第22-25页 |
| 2.1.2 混合高斯模型 | 第25-29页 |
| 2.2 码本模型 | 第29-33页 |
| 2.2.1 经典码本模型 | 第29-31页 |
| 2.2.2 改进后的权值码本模型 | 第31-33页 |
| 2.3 多模式分块权值码本 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于粒子滤波的目标跟踪 | 第37-49页 |
| 3.1 粒子滤波基本原理 | 第37-40页 |
| 3.1.1 最优贝叶斯估计 | 第37-38页 |
| 3.1.2 序贯重要性采样 | 第38-39页 |
| 3.1.3 重要性概率密度函数选取与重采样 | 第39-40页 |
| 3.2 基于直方图的粒子滤波跟踪方法 | 第40-48页 |
| 3.2.1 HSV颜色直方图跟踪实验 | 第43-45页 |
| 3.2.2 LBP纹理直方图跟踪实验 | 第45-47页 |
| 3.2.3 HSV与LBP融合粒子滤波跟踪算法 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于匹配跟踪与辅助跟踪的目标跟踪算法 | 第49-65页 |
| 4.1 跟踪模型 | 第49-55页 |
| 4.1.1 跟踪框架描述 | 第49-51页 |
| 4.1.2 标准模板库 | 第51-53页 |
| 4.1.3 目标模型更新策略 | 第53-55页 |
| 4.2 特征匹配跟踪算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 SURF特征提取与匹配 | 第56-57页 |
| 4.2.2 匹配跟踪算法实现 | 第57-59页 |
| 4.3 匹配跟踪与粒子滤波融合的跟踪算法 | 第59-64页 |
| 4.3.1 SURF特征匹配实验及分析 | 第60-61页 |
| 4.3.2 融合算法实验及分析 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于分布式摄像机的目标定位 | 第65-77页 |
| 5.1 摄像机模型及标定 | 第65-69页 |
| 5.2 基于双目立体视觉的目标定位 | 第69-72页 |
| 5.3 双目视觉匹配 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |
