基于局部特征的运动目标跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 视频目标跟踪技术的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 视频目标跟踪技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 视频目标跟踪技术的研究难点 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 局部特征提取算法的研究 | 第21-37页 |
| 2.1 SIFT特征提取算法 | 第21-25页 |
| 2.1.1 极值点的检测 | 第21-22页 |
| 2.1.2 精确定位特征点 | 第22-23页 |
| 2.1.3 确定特征点主方向 | 第23-24页 |
| 2.1.4 生成特征描述符 | 第24-25页 |
| 2.2 SURF特征提取算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 快速Hessian检测器 | 第25-28页 |
| 2.2.2 SURF描述符 | 第28-30页 |
| 2.3 特征评价标准 | 第30-31页 |
| 2.3.1 不变性标准 | 第30页 |
| 2.3.2 重复性标准 | 第30-31页 |
| 2.3.3 计算复杂度 | 第31页 |
| 2.4 SIFT和SURF特征提取算法的比较 | 第31-36页 |
| 2.4.1 两种特征对光照变化的适应性 | 第33页 |
| 2.4.2 两种特征对旋转变化的适应性 | 第33-34页 |
| 2.4.3 两种特征对尺度变化的适应性 | 第34-35页 |
| 2.4.4 两种特征对视角变化的适应性 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于SURF特征的目标跟踪算法的研究 | 第37-55页 |
| 3.1 传统SURF特征的不足与改进 | 第37-45页 |
| 3.1.1 传统SURF特征的不足 | 第37-38页 |
| 3.1.2 传统SURF特征的改进 | 第38-45页 |
| 3.2 基于SURF特征的目标匹配算法 | 第45-50页 |
| 3.3 基于SURF特征的目标跟踪仿真算法 | 第50-54页 |
| 3.3.1 仿真算法流程 | 第51-53页 |
| 3.3.2 仿真结果 | 第53-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 硬件平台介绍和软件框架设计 | 第55-64页 |
| 4.1 DM8168硬件平台介绍 | 第55-57页 |
| 4.2 目标跟踪软件架构介绍 | 第57-58页 |
| 4.3 软件框架整体设计 | 第58-63页 |
| 4.3.1 ARM端人机交互设计 | 第59-60页 |
| 4.3.2 DSP端软件开发设计 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 目标跟踪算法的DSP实现 | 第64-78页 |
| 5.1 运动目标检测算法 | 第64-66页 |
| 5.2 基于SURF特征的目标跟踪算法的实现 | 第66-70页 |
| 5.2.1 使用目标检测算法的考虑 | 第66-67页 |
| 5.2.2 目标跟踪算法的实现程序流程 | 第67-68页 |
| 5.2.3 算法在DSP上实现的初步结果 | 第68-70页 |
| 5.3 时间统计和代码优化 | 第70-75页 |
| 5.3.1 时间统计 | 第70-71页 |
| 5.3.2 代码优化 | 第71-75页 |
| 5.4 测试结果与系统指标 | 第75-77页 |
| 5.4.1 测试结果 | 第75-76页 |
| 5.4.2 系统指标 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 本文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |
