跨摄像头的人员追踪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本论文主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 跨摄像头人员追踪的关键技术 | 第14-19页 |
| ·行人检测 | 第14-16页 |
| ·行人跟踪 | 第16-17页 |
| ·目标匹配 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于特征的行人检测 | 第19-33页 |
| ·行人检测的难点问题 | 第19-20页 |
| ·用于行人检测的特征 | 第20-23页 |
| ·Haar特征 | 第20-21页 |
| ·LBP特征 | 第21-22页 |
| ·HOG特征 | 第22-23页 |
| ·分类算法介绍 | 第23-30页 |
| ·随机森林分类器 | 第24-25页 |
| ·Adaboost分类器 | 第25-26页 |
| ·最近邻分类器 | 第26-27页 |
| ·SVM分类器 | 第27-30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于改进光流法的行人跟踪 | 第33-46页 |
| ·均值漂移 | 第33-38页 |
| ·mean-shift算法 | 第34-36页 |
| ·CAMSHIFT算法 | 第36-38页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第38-40页 |
| ·改进的光流法跟踪 | 第40-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第5章 跨摄像头的目标匹配 | 第46-62页 |
| ·行人匹配的难点 | 第46-47页 |
| ·模板匹配 | 第47-48页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第48-53页 |
| ·SIFT特征 | 第48-49页 |
| ·改进的SIFT特征用于目标匹配 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·运用分类器的匹配 | 第53-60页 |
| ·匹配算法设计 | 第54-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·不足与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
