基于编码优化及情景感知的智能视频跟踪算法研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究难点及创新点 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究难点 | 第17-18页 |
| 1.3.2 创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 相关技术及理论研究 | 第21-27页 |
| 2.1 视频编码理论基础 | 第21-24页 |
| 2.1.1 视频编码概述及发展 | 第21-22页 |
| 2.1.2 视频编码国际标准 | 第22页 |
| 2.1.3 视频编码系统组成 | 第22-24页 |
| 2.2 智能视频跟踪技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于对比度分析的跟踪算法 | 第24页 |
| 2.2.2 基于运动检测的跟踪算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于特征匹配的跟踪算法 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 高清视频中编码优化算法的设计与实现 | 第27-43页 |
| 3.1 HEVC视频编码框架介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 视频编码帧间预测技术 | 第28-30页 |
| 3.3 运动估计技术及块匹配搜索算法 | 第30-32页 |
| 3.4 基于情景的运动估计优化算法的设计与实现 | 第32-41页 |
| 3.4.1 DCDS算法的设计与实现 | 第33-38页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于情景感知的视频跟踪算法的设计与实现 | 第43-57页 |
| 4.1 基于粒子滤波的分块跟踪技术 | 第43-46页 |
| 4.1.1 粒子滤波技术 | 第43-45页 |
| 4.1.2 分块匹配算法 | 第45-46页 |
| 4.2 基于情景感知的目标关键特征提取 | 第46-51页 |
| 4.2.1 像素块关系变化系数BRC | 第46-48页 |
| 4.2.2 像素块分裂系数 | 第48-51页 |
| 4.3 基于情景感知的视频跟踪优化算法设计方案 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 多场景多目标的视频跟踪系统设计与实现 | 第57-67页 |
| 5.1 系统设计背景及要求 | 第57-58页 |
| 5.2 特征提取及匹配技术 | 第58-62页 |
| 5.2.1 颜色直方图 | 第58页 |
| 5.2.2 哈希编码 | 第58-60页 |
| 5.2.3 稀疏相似性表示 | 第60-62页 |
| 5.3 多场景多目标视频跟踪系统的设计与实现 | 第62-64页 |
| 5.3.1 训练阶段 | 第62页 |
| 5.3.2 识别阶段 | 第62-63页 |
| 5.3.3 跟踪阶段 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间的科研成果和参加的项目 | 第76-78页 |
| 附件 | 第78页 |
