智能视频监控中的多特征融合问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·智能视频监控简介 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控研究现状 | 第11-14页 |
| ·智能视频监控相关技术 | 第14-19页 |
| ·本文的研究思路和主要工作 | 第19-23页 |
| 2 相关理论基础 | 第23-39页 |
| ·计算机视觉简介 | 第23-27页 |
| ·贝叶斯决策 | 第27-29页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第29-31页 |
| ·Boosting分类器 | 第31-39页 |
| 3 基于颜色和边缘信息融合的背景模型 | 第39-66页 |
| ·背景差方法简介 | 第39-42页 |
| ·基于边缘信息的背景差 | 第42-50页 |
| ·基于颜色特征的背景差 | 第50-63页 |
| ·基于区域的颜色和边缘信息融合 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| 4 阴影检测的特征融合框架研究 | 第66-84页 |
| ·阴影形成原理 | 第66-68页 |
| ·阴影检测常用算法简介 | 第68-70页 |
| ·研究思路和系统流程 | 第70-73页 |
| ·阴影去除的特征融合框架 | 第73-81页 |
| ·实时检测的结果与分析 | 第81-83页 |
| ·结论 | 第83-84页 |
| 5 基于区域特征分层的前景背景分割方法研究 | 第84-101页 |
| ·前言 | 第84-86页 |
| ·基于区域特征分层的前景背景分割方法 | 第86-88页 |
| ·背景分层模型 | 第88-92页 |
| ·基于光流特征和颜色特征融合的动态背景目标检测 | 第92-97页 |
| ·试验结果及对比 | 第97-100页 |
| ·结论 | 第100-101页 |
| 6 基于马尔可夫随机场的目标跟踪框架研究 | 第101-123页 |
| ·跟踪方法介绍 | 第101-105页 |
| ·研究思路和系统基本流程 | 第105-108页 |
| ·基于Mean Shift的颜色聚类 | 第108-114页 |
| ·颜色特征提取 | 第114-115页 |
| ·基于马尔可夫随机场的运动目标提取 | 第115-117页 |
| ·基于图分割的能量函数最小化 | 第117-118页 |
| ·试验结果及其分析 | 第118-122页 |
| ·结论 | 第122-123页 |
| 7 结论 | 第123-126页 |
| ·本文工作总结 | 第123-124页 |
| ·进一步的研究 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-139页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的论文目录 | 第139-140页 |
| 附录2 中英文缩写对照表 | 第140页 |
