| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究与发展现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容和章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 多运动目标分割和特征提取 | 第13-27页 |
| ·视频图像的采集及其特点 | 第13-14页 |
| ·多运动目标分割 | 第14-20页 |
| ·背景差分法的原理及常见问题 | 第14-15页 |
| ·背景模型的建立与更新 | 第15-17页 |
| ·动态阈值的选择 | 第17-18页 |
| ·图像的后处理 | 第18-20页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第20页 |
| ·多运动目标的特征提取和选择 | 第20-26页 |
| ·目标特征提取的思想和方法 | 第21-24页 |
| ·特征数据的归一化及其数据分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于模糊理论的多运动目标识别 | 第27-39页 |
| ·模糊理论概述 | 第27-31页 |
| ·模糊集合及其隶属函数 | 第27-28页 |
| ·模糊系统的组成及其工作原理 | 第28-31页 |
| ·模糊理论在多运动目标识别中的应用 | 第31-32页 |
| ·模糊识别分类器的设计与实现 | 第32-36页 |
| ·特征量的模糊化及分类规则的生成 | 第32-35页 |
| ·Mamdani 型模糊分类器的设计与实现 | 第35页 |
| ·Sugenon 型模糊分类器的设计与实现 | 第35-36页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于BP 神经网络的多运动目标识别 | 第39-53页 |
| ·BP 神经网络模型及其工作原理 | 第39-45页 |
| ·BP 神经网络的基本结构 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第40-43页 |
| ·BP 算法的改进 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络在多运动目标识别中的应用 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络分类器的设计和实现 | 第46-49页 |
| ·多输出型BP 分类器的设计与实现 | 第47-48页 |
| ·单输出型BP 联合分类器的设计与实现 | 第48-49页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于自适应模糊神经网络的多运动目标识别 | 第53-71页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第53-56页 |
| ·模糊神经网络的提出 | 第53-54页 |
| ·模糊神经网络的类型 | 第54-56页 |
| ·自适应模糊神经网络（ANFIS）模型及其工作原理 | 第56-61页 |
| ·自适应模糊神经网络模型 | 第56-58页 |
| ·自适应模糊神经网络的结构学习 | 第58-60页 |
| ·自适应模糊神经网络的参数学习 | 第60-61页 |
| ·自适应模糊神经网络（ANFIS）分类器的设计和实现 | 第61-65页 |
| ·基于网格分割法的ANFIS 分类器的设计与实现 | 第61-63页 |
| ·基于减法聚类法的ANFIS 分类器的设计与实现 | 第63-64页 |
| ·ANFIS 分类器的实现流程 | 第64-65页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 详细摘要 | 第80-88页 |