复杂背景下运动目标识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·本课题的研究背景、目的和意义 | 第8-10页 |
| ·相关领域国内外研究现状和主要问题 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要问题 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 视频序列中运动目标检测与提取 | 第14-38页 |
| ·图象预处理 | 第15页 |
| ·目标检测算法 | 第15-17页 |
| ·基于自适应背景更新的目标检测算法 | 第17-24页 |
| ·背景的复杂性问题 | 第18-19页 |
| ·背景模型的建立 | 第19-22页 |
| ·初始背景的获得 | 第22-23页 |
| ·背景的更新 | 第23-24页 |
| ·目标提取 | 第24-31页 |
| ·图像的分割 | 第25-29页 |
| ·形态学处理和连通域检测 | 第29-31页 |
| ·运动目标特征提取 | 第31-32页 |
| ·本文运动目标检测及提取算法设计 | 第32-36页 |
| ·目标检测算法设计 | 第32-34页 |
| ·目标提取算法设计 | 第34-36页 |
| ·运动目标检测及提取结果 | 第36-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第3章 目标跟踪 | 第38-57页 |
| · | 第38-41页 |
| ·Meanshift算法 | 第38-39页 |
| ·Camshift算法 | 第39-41页 |
| ·预测滤波算法 | 第41-49页 |
| ·粒子滤波 | 第43-44页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第44-46页 |
| ·对比实验 | 第46-48页 |
| ·视频中的遮挡 | 第48-49页 |
| ·本文跟踪算法描述 | 第49-55页 |
| ·跟踪结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 运动目标识别实验系统设计 | 第57-62页 |
| ·系统模块设计 | 第57-60页 |
| ·目标检测模块 | 第57-58页 |
| ·目标跟踪模块 | 第58-59页 |
| ·跟踪流程模块 | 第59页 |
| ·数据输出模块 | 第59-60页 |
| ·系统软件界面 | 第60-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文内容总结 | 第62页 |
| ·下一步进行的工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者在硕士期间发表的学术论文 | 第68页 |
