复杂环境下视频目标跟踪技术的算法和应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·计算机视觉概述 | 第14-15页 |
| ·视频目标跟踪技术概述 | 第15-16页 |
| ·视频目标跟踪技术的国内外研究进展 | 第16-17页 |
| ·目标跟踪技术的算法研究 | 第17-22页 |
| ·基于检测的方法 | 第17-19页 |
| ·基于匹配的方法 | 第19-20页 |
| ·基于滤波的方法 | 第20-22页 |
| ·目标跟踪的难点 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-26页 |
| 第2章 基于最优灰度直方图特征的改进均值漂移算法 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·均值漂移算法的基本原理 | 第27-31页 |
| ·均值漂移算法在目标跟踪中的应用 | 第31-37页 |
| ·基于最优灰度直方图特征的改进均值漂移算法 | 第37-40页 |
| ·对数似然图 | 第38-39页 |
| ·基于最优灰度直方图特征的均值漂移算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 质心加权算法 | 第46-64页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·质心加权算法原理 | 第47-53页 |
| ·均值漂移算法的不稳定性 | 第47-51页 |
| ·质心加权算法的提出 | 第51-53页 |
| ·质心加权算法的改进 | 第53-54页 |
| ·模板更新策略 | 第54-56页 |
| ·实验结果 | 第56-62页 |
| ·原始质心加权算法vs 改进质心加权算法 | 第56-57页 |
| ·改进的均值漂移算法vs 改进的质心加权算法 | 第57-61页 |
| ·模板未更新vs 模板更新 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 遮挡情况下的目标跟踪算法 | 第64-86页 |
| ·引言 | 第64-66页 |
| ·基于BHATTACHARYYA 系数的遮挡判定 | 第66-69页 |
| ·基于分块的目标跟踪算法 | 第69-70页 |
| ·子块划分 | 第69页 |
| ·表决机制 | 第69-70页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测 | 第70-78页 |
| ·卡尔曼滤波简介 | 第71-76页 |
| ·卡尔曼滤波器在轨迹预测中的应用 | 第76-78页 |
| ·完整的目标跟踪算法 | 第78-80页 |
| ·实验结果 | 第80-85页 |
| ·部分遮挡跟踪效果 | 第80-81页 |
| ·严重遮挡和全部遮挡跟踪效果 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 电视跟踪器的研制 | 第86-112页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·电视跟踪器的硬件设计 | 第86-99页 |
| ·电视跟踪系统框架结构和功能要求 | 第86-88页 |
| ·电视跟踪器的硬件平台 | 第88-91页 |
| ·硬件研发过程中的主要问题和解决方案 | 第91-99页 |
| ·软件设计 | 第99-110页 |
| ·编程环境 | 第100页 |
| ·算法流程 | 第100-101页 |
| ·软件编写 | 第101-104页 |
| ·光照变化鲁棒的相关跟踪算法的实现 | 第104-110页 |
| ·电视跟踪器的软件运行情况 | 第110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第6章 总结与展望 | 第112-116页 |
| ·论文的主要工作总结 | 第112-113页 |
| ·论文的主要创新点 | 第113页 |
| ·展望 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-124页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第124-125页 |
| 在学期间参与科研情况 | 第125-127页 |
| 指导教师及作者简介 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
