聚合前景背景线索的非静态摄像机运动检测研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 静止摄像头中的背景建模 | 第10-11页 |
| 1.2.2 非静止摄像机中运动物体的检测 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 相关理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 静止摄像头中的运动检测 | 第15-19页 |
| 2.1.1 方法概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于高斯混合模型的运动检测 | 第16-19页 |
| 2.2 非静止摄像头中的运动检测 | 第19-20页 |
| 2.3 基于超像素的运动检测 | 第20-23页 |
| 2.3.1 超像素及SLIC分割算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于超像素的运动检测 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 非静止摄像机中的背景提取 | 第24-31页 |
| 3.1 非静止摄像机中运动检测的困难 | 第24-26页 |
| 3.2 IFB模型中的背景假设 | 第26-27页 |
| 3.3 单应性转化的背景提取 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 聚合前景线索和背景线索的运动检测 | 第31-40页 |
| 4.1 前景线索的提取 | 第31-33页 |
| 4.2 背景线索的提取 | 第33-36页 |
| 4.3 基于超像素的前景背景线索聚合 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 5 IFB模型评估 | 第40-55页 |
| 5.1 实验环境及评估度量 | 第40-41页 |
| 5.2 在CDNET数据集上的评估实验 | 第41-44页 |
| 5.3 在FOF数据集上的评估实验 | 第44-46页 |
| 5.4 在BMS数据集上的评估实验 | 第46-50页 |
| 5.5 在FOF数据集上的评估实验 | 第50-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A.作者在攻读学位期间取得的研究成果 | 第62页 |
| B.作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第62页 |
