非参数化背景建模方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·背景建模发展与研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 背景建模方法 | 第15-29页 |
| ·运动检测方法 | 第15-19页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·相邻帧差法 | 第17-18页 |
| ·背景减除法 | 第18-19页 |
| ·背景建模方法 | 第19-27页 |
| ·统计平均法 | 第20-21页 |
| ·中值滤波方法 | 第21页 |
| ·W4 方法 | 第21页 |
| ·线性预测滤波方法 | 第21-23页 |
| ·IIR 滤波器 | 第23页 |
| ·本征背景法 | 第23-24页 |
| ·单高斯背景建模方法 | 第24-25页 |
| ·混合高斯背景建模方法 | 第25-26页 |
| ·非参数核函数概率密度估计法 | 第26-27页 |
| ·各种背景建模方法的比较 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 混合高斯背景建模 | 第29-41页 |
| ·混合高斯背景模型算法 | 第29-30页 |
| ·实验结果 | 第30-35页 |
| ·室外运动目标检测 | 第31-32页 |
| ·室内运动目标检测 | 第32-35页 |
| ·具有阴影减除的混合高斯背景模型 | 第35-40页 |
| ·基于HSV 颜色空间的阴影检测 | 第35-37页 |
| ·阴影模型 | 第37-38页 |
| ·具有阴影减除的混合高斯模型算法 | 第38页 |
| ·阴影检测结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 非参数化核密度估计背景建模 | 第41-55页 |
| ·非参数估计的原理 | 第41-47页 |
| ·非参数估计的基本思想 | 第41-44页 |
| ·Parzen 核估计 | 第44-47页 |
| ·核密度估计背景建模 | 第47-50页 |
| ·窗宽 | 第48-49页 |
| ·背景模型的更新 | 第49页 |
| ·背景建模算法 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-54页 |
| ·室外场景运动目标检测结果 | 第50-52页 |
| ·室内场景运动目标检测结果 | 第52-53页 |
| ·核密度估计背景建模和混合高斯背景建模比较 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
