复杂背景下目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 目标检测技术研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 目标检测和跟踪算法研究难点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 目标检测技术研究 | 第16-30页 |
| 2.1 基于运动分析的检测方法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 帧间差分法的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 背景差分法的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.1.3 光流法的基本原理 | 第19页 |
| 2.1.4 目标检测实验与分析 | 第19-20页 |
| 2.2 分类器概述 | 第20-22页 |
| 2.3 决策树与随机森林 | 第22-24页 |
| 2.3.1 决策树 | 第22-23页 |
| 2.3.2 随机森林 | 第23-24页 |
| 2.4 随机蕨丛算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 随机蕨丛算法思想 | 第24-26页 |
| 2.4.2 分类器的训练 | 第26-27页 |
| 2.5 随机蕨在目标检测和跟踪中的作用 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪 | 第30-46页 |
| 3.1 HOG-PCA特征描述 | 第30-36页 |
| 3.1.1 HOG特征提取 | 第30-33页 |
| 3.1.2 主成分分析(PCA) | 第33-36页 |
| 3.2 颜色直方图特征描述 | 第36-39页 |
| 3.2.1 RGB颜色空间 | 第36-37页 |
| 3.2.2 HSV颜色空间 | 第37-38页 |
| 3.2.3 RGB和HSV颜色空间转换 | 第38-39页 |
| 3.2.4 颜色直方图 | 第39页 |
| 3.3 基于粒子滤波的目标跟踪 | 第39-44页 |
| 3.3.1 贝叶斯重要性采样 | 第40-41页 |
| 3.3.2 序列重要性采样 | 第41-42页 |
| 3.3.3 粒子重采样 | 第42页 |
| 3.3.4 粒子滤波存在的问题 | 第42-43页 |
| 3.3.5 粒子滤波与视觉跟踪 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 改进的粒子滤波跟踪 | 第46-58页 |
| 4.1 基础知识 | 第46-49页 |
| 4.1.1 快速傅里叶变换 | 第46-48页 |
| 4.1.2 图像金字塔 | 第48-49页 |
| 4.2 时空上下文介绍 | 第49-50页 |
| 4.3 跟踪过程介绍 | 第50-56页 |
| 4.3.1 目标外观模型的建立 | 第50-51页 |
| 4.3.2 粒子滤波跟踪 | 第51-54页 |
| 4.3.3 重检测过程 | 第54-55页 |
| 4.3.4 改进的跟踪算法步骤总结 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第58-68页 |
| 5.1 实验平台 | 第58页 |
| 5.2 目标检测实验结果及分析 | 第58-61页 |
| 5.2.1 建立样本集 | 第59-60页 |
| 5.2.2 随机蕨丛分类器的训练 | 第60页 |
| 5.2.3 分类器性能及检测结果 | 第60-61页 |
| 5.3 目标跟踪实验结果及分析 | 第61-66页 |
| 5.3.1 参数设定 | 第61页 |
| 5.3.2 评估指标 | 第61-62页 |
| 5.3.3 实验结果展示及分析 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
