| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 本课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 人数统计的应用及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作及内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 运动目标检测与跟踪方法概述 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 目标检测算法概述 | 第15-17页 |
| 2.2.1 目标检测算法分类 | 第15页 |
| 2.2.2 常用的运动目标检测算法 | 第15-17页 |
| 2.3 目标跟踪算法概述 | 第17-26页 |
| 2.3.1 目标跟踪方法分类 | 第18-19页 |
| 2.3.2 常用的运动目标跟踪方法 | 第19-26页 |
| 2.3.2.1 粒子滤波 | 第19-23页 |
| 2.3.2.2 Meanshift算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2.3 Camshift算法 | 第25-26页 |
| 2.4 色彩模型简介 | 第26-28页 |
| 2.4.1 RGB模型 | 第26-27页 |
| 2.4.2 HSV模型 | 第27-28页 |
| 2.4.3 色彩模型在目标跟踪中的应用 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 运动人体检测 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 确定潜在运动人体区域 | 第29-36页 |
| 3.2.1 运动区域检测 | 第29-31页 |
| 3.2.2 运动区域边缘提取 | 第31-34页 |
| 3.2.2.1 边缘检测 | 第31-33页 |
| 3.2.2.2 运动区域边缘 | 第33页 |
| 3.2.2.3 形态学图像处理 | 第33-34页 |
| 3.2.3 运动区域信息融合及补充 | 第34-36页 |
| 3.3 双向投影法确定运动区域位置 | 第36-37页 |
| 3.4 多人分割 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 运动人体跟踪 | 第41-50页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 确定跟踪人体目标 | 第41-42页 |
| 4.3 人体目标的表示 | 第42-44页 |
| 4.3.1 色彩分布概率模型 | 第42-43页 |
| 4.3.2 分块色彩分布模型 | 第43-44页 |
| 4.4 信赖域方法 | 第44-47页 |
| 4.4.1 信赖域方法原理 | 第44-45页 |
| 4.4.2 信赖域子问题的求解 | 第45-46页 |
| 4.4.3 Levenberg-Marquardt法 | 第46-47页 |
| 4.4.4 信赖域方法与线搜索方法比较 | 第47页 |
| 4.5 跟踪模型建立及求解 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 人数统计及系统实现 | 第50-57页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 运动轨迹关联 | 第50页 |
| 5.3 计数原理 | 第50-51页 |
| 5.4 系统实现 | 第51-56页 |
| 5.4.1 算法流程图 | 第51-54页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第54页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 6.2 论文展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |