基于低秩结构的运动目标检测
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第—章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要工作及其结构 | 第16-18页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第18-29页 |
| 2.1 运动目标检测概述 | 第18-19页 |
| 2.2 传统的运动目标检测技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 边缘检测方法 | 第21-22页 |
| 2.3 常用的运动目标检测技术 | 第22-27页 |
| 2.3.1 背景差分法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 光流法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于背景减除模型的Vibe算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于低秩结构的运动目标检测算法 | 第29-42页 |
| 3.1 运动目标检测的噪声抑制算法 | 第29-34页 |
| 3.1.1 传统的噪声抑制方法 | 第30页 |
| 3.1.2 “联想-预测”模型 | 第30-31页 |
| 3.1.3 基于“联想-预测”的预处理 | 第31-34页 |
| 3.2 基于低秩矩阵的运动目标检测 | 第34-41页 |
| 3.2.1 概述 | 第34页 |
| 3.2.2 稀疏表示 | 第34-36页 |
| 3.2.3 稀疏表示与低秩矩阵 | 第36-38页 |
| 3.2.4 鲁棒主成分分析 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 运动目标检测实验 | 第42-57页 |
| 4.1 概述 | 第42页 |
| 4.2 实验准备 | 第42-48页 |
| 4.2.1 实验数据准备 | 第42-43页 |
| 4.2.2 运动目标检测预处理 | 第43-48页 |
| 4.3 运动目标检测实验 | 第48-55页 |
| 4.3.1 帧差法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 背景差法 | 第49-50页 |
| 4.3.3 基于背景减除模型的Vibe算法 | 第50-51页 |
| 4.3.4 鲁棒主成分分析 | 第51-52页 |
| 4.3.5 对比分析和总结 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第63-64页 |
