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基于监控视频的移动目标识别与跟踪

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 移动目标检测研究现状第13-14页
        1.2.2 移动目标识别研究现状第14页
        1.2.3 移动目标跟踪研究现状第14-16页
    1.3 论文主要研究内容及章节安排第16-19页
第2章 移动目标检测研究第19-33页
    2.1 基础移动目标检测方法第19-23页
        2.1.1 帧间差分法第19-20页
        2.1.2 背景差分法第20-21页
        2.1.3 光流法第21-23页
    2.2 结合混合高斯模型和三帧差分的检测方法第23-27页
        2.2.1 混合高斯模型第23-25页
        2.2.2 三帧差分法第25-26页
        2.2.3 移动目标提取第26-27页
    2.3 数学形态学处理第27-29页
    2.4 实验结果分析第29-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 移动目标识别研究第33-53页
    3.1 目标表示第33-42页
        3.1.1 颜色特征第33-35页
        3.1.2 纹理特征第35-37页
        3.1.3 形状特征第37-42页
    3.2 典型分类器第42-46页
        3.2.1 支持向量机分类器第42-44页
        3.2.2 Adaboost分类器第44-46页
    3.3 基于HOG特征的SVM分类器移动目标识别第46-47页
    3.4 实验结果分析第47-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 移动目标跟踪研究第53-71页
    4.1 基于生成式的目标跟踪方法第53-59页
        4.1.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪第53-56页
        4.1.2 基于Mean-Shift的目标跟踪第56-59页
    4.2 基于判别式的目标跟踪方法第59-65页
        4.2.1 基于TLD算法的目标跟踪第59-61页
        4.2.2 基于核相关滤波的目标跟踪第61-65页
    4.3 融合Kalman滤波的Mean-Shift目标跟踪第65-67页
    4.4 实验结果分析第67-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第5章 总结与展望第71-74页
    5.1 论文工作总结第71-72页
    5.2 展望第72-74页
参考文献第74-82页
攻读硕士期间已发表的论文第82-84页
致谢第84页

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