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视频预处理系统中背景减除技术的研究与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·选题背景及研究意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-10页
     ·背景减除技术第8-9页
     ·并行化处理的计算框架第9-10页
   ·论文的工作内容第10-11页
   ·论文的组织结构第11页
   ·本章小结第11-13页
第二章 相关技术概述第13-21页
   ·运动目标检测第13-16页
     ·光流法第13-14页
     ·帧差法第14-15页
     ·背景减除第15-16页
   ·MapReduce 分布式计算框架第16-19页
     ·MapReduce 编程模型第16-17页
     ·MapReduce 体系结构第17-18页
     ·MapReduce 应用项目 Hadoop第18-19页
   ·本章小结第19-21页
第三章 视频预处理系统的需求分析与总体设计第21-29页
   ·功能性需求第21-24页
   ·非功能性需求第24-25页
   ·总体设计第25-26页
   ·系统核心问题第26-27页
   ·本章小结第27-29页
第四章 采用 ViBe 算法实现运动对象检测第29-45页
   ·运动检测的分析第29-33页
     ·混合高斯模型第30-32页
     ·codebook 模型第32-33页
   ·ViBe 算法第33-41页
     ·模型的创建与像素分类第33-36页
     ·模型初始化第36-37页
     ·模型的更新第37-41页
   ·对 ViBe 算法的测试与验证第41-44页
     ·算法参数的确定第41-42页
     ·与其他算法进行对比第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 采用 MapReduce 实现系统的并行化处理第45-55页
   ·并行化处理的分析第45-46页
     ·系统并行化处理分析第45页
     ·算法分布式实现分析第45-46页
   ·系统的分布式实现第46-51页
     ·系统的视频文件管理第46-47页
     ·算法的 MapReduce 实现第47-51页
   ·分布式视频预处理系统的测试与验证第51-53页
     ·实验环境第51-52页
     ·实验数据与结果分析第52-53页
   ·本章小结第53-55页
第六章 总结与展望第55-57页
   ·工作总结第55页
   ·下一步工作第55-57页
致谢第57-59页
参考文献第59-62页

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