| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 目标匹配的相关技术 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要工作和创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的工作安排 | 第16-19页 |
| 第2章 运动人体检测技术 | 第19-35页 |
| 2.1 运动人体检测算法介绍 | 第19-21页 |
| 2.2 视频运动人体检测 | 第21-28页 |
| 2.2.1 视频图像的预处理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像背景提取与更新 | 第23-25页 |
| 2.2.3 运动人体检测 | 第25-28页 |
| 2.3 人体检测的后处理 | 第28-34页 |
| 2.3.1 阴影检测与消除 | 第28-31页 |
| 2.3.2 形态学滤波 | 第31页 |
| 2.3.3 连通区域分析 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 运动人体的特征提取 | 第35-45页 |
| 3.1 运动人体的空间特征 | 第35-36页 |
| 3.1.1 运动质心 | 第35-36页 |
| 3.1.2 运动速度和方向 | 第36页 |
| 3.1.3 目标入、出视野域的时间 | 第36页 |
| 3.2 人体几何特征的提取 | 第36-38页 |
| 3.2.1 人体的面积、长度、宽度和周长 | 第36-37页 |
| 3.2.2 人体的矩形度、宽高比和形状复杂度 | 第37-38页 |
| 3.3 人体统计特征提取 | 第38-43页 |
| 3.3.1 灰度幅值 | 第38页 |
| 3.3.2 颜色直方图 | 第38-41页 |
| 3.3.3 主要颜色谱 | 第41页 |
| 3.3.4 梯度直方图 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 单摄像机运动人体跟踪 | 第45-61页 |
| 4.1 运动人体跟踪技术 | 第45-48页 |
| 4.1.1 运动人体跟踪算法 | 第45-47页 |
| 4.1.2 运动目标的表示 | 第47-48页 |
| 4.2 人体跟踪框架及相关知识介绍 | 第48-50页 |
| 4.2.1 人体跟踪算法的选择 | 第48页 |
| 4.2.2 人体跟踪特征的选择 | 第48-50页 |
| 4.3 MEAMSHIFT的算法基本理论 | 第50-52页 |
| 4.4 基于CAMSHIFT算法的单摄像机的运动人体跟踪 | 第52-54页 |
| 4.5 算法的分析与实现 | 第54-60页 |
| 4.5.1 序列1的分析与实现 | 第54-56页 |
| 4.5.2 序列2的分析与实现 | 第56-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于多摄像机拓扑结构的运动人体匹配 | 第61-85页 |
| 5.1 多摄像机拓扑结构的研究现状 | 第61-62页 |
| 5.2 多摄像机拓扑结构建模 | 第62-66页 |
| 5.2.1 多摄像机拓扑结构描述 | 第62-64页 |
| 5.2.2 转移时间模型的建立 | 第64-66页 |
| 5.3 基于颜色直方图的人体匹配 | 第66-67页 |
| 5.3.1 颜色直方图的建立与更新 | 第66页 |
| 5.3.2 颜色直方图的相似度的计算 | 第66-67页 |
| 5.4 多摄像机间的数据融合 | 第67-68页 |
| 5.5 基于信息数据融合的匹配算法的分析与实现 | 第68-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 作者简介 | 第93页 |