基于视频监控的教室人数统计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·智能监控系统的国内外研究现状 | 第10页 |
| ·基于视频的人数统计的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 运动目标检测概述 | 第14-21页 |
| ·帧间差分法 | 第14-15页 |
| ·背景减除法 | 第15-18页 |
| ·统计学法 | 第18页 |
| ·光流场法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于学习的目标检测 | 第21-38页 |
| ·基于特征的目标检测 | 第21-30页 |
| ·特征提取 | 第21-26页 |
| ·目标识别方法 | 第26-30页 |
| ·基于稀疏表示的目标检测 | 第30-33页 |
| ·稀疏表示模型 | 第30-32页 |
| ·稀疏表示求解 | 第32-33页 |
| ·实验结果比较及分析 | 第33-38页 |
| 第四章 基于低秩稀疏分解的运动目标提取 | 第38-52页 |
| ·双背景模型 | 第38-42页 |
| ·基本思想 | 第38-39页 |
| ·混合高斯模型 | 第39-41页 |
| ·滑动平均模型 | 第41-42页 |
| ·低秩稀疏分解 | 第42-45页 |
| ·基本思想 | 第42-43页 |
| ·计算方法 | 第43-45页 |
| ·改进的双背景模型 | 第45-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 硕士期间发表的论文与参加的科研项目 | 第60页 |