视频序列中的目标检测和分类研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-11页
·引言	第7页
·研究背景和意义	第7-8页
·研究现状	第8-9页
·主要研究工作和论文安排	第9-11页
第二章 运动目标检测	第11-25页
·引言	第11页
·光流法	第11-13页
·帧间差分法	第13-16页
·背景差分法	第16-18页
·影响背景建模的因素	第16-17页
·背景建模	第17-18页
·结合帧间差分的高斯背景模型	第18-20页
·前景处理和运动目标分割	第20-25页
·形态学滤波	第21-22页
·连通性分析和 Blob 划分	第22-25页
第三章 运动目标分类	第25-41页
·运动特征	第25-26页
·静态特征	第26-35页
·颜色特征	第26-30页
·纹理特征	第30-31页
·形状特征	第31-35页
·一种新的形状特征	第35-39页
·基于形状特征的目标分类	第39-41页
第四章 支持向量机模式识别	第41-51页
·机器学习和统计学习理论	第41-45页
·机器学习	第42页
·统计学习理论	第42-45页
·支持向量机理论	第45-51页
·支持向量机模型	第46-48页
·多类情况下的 SVM	第48-51页
第五章 试验结果与结论	第51-57页
·基于 SVM 的分类系统	第51页
·试验结果	第51-55页
·总结和展望	第55-57页
致谢	第57-59页
参考文献	第59-61页
在读期间研究成果	第61-62页