| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题来源及背景 | 第7页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·视频监控系统概述 | 第8-11页 |
| ·视频监控系统的发展历史 | 第8-9页 |
| ·视频监控系统的功能及结构 | 第9-10页 |
| ·视频监控系统的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的内容及章节安排 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 基于背景减除与时域差分相结合的运动目标检测 | 第13-25页 |
| ·常用的运动目标检测方法 | 第13-16页 |
| ·背景减除法 | 第13-14页 |
| ·时域差分法 | 第14页 |
| ·光流法 | 第14-16页 |
| ·一种改进的运动目标检测及自适应背景更新方法 | 第16-21页 |
| ·视频图像的预处理 | 第16-17页 |
| ·背景模型的建立 | 第17-18页 |
| ·背景更新策略 | 第18-20页 |
| ·前景目标提取 | 第20-21页 |
| ·后处理 | 第21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于多特征信息融合的目标识别 | 第25-38页 |
| ·目标识别方法概述 | 第25-26页 |
| ·信息融合的原理 | 第26-30页 |
| ·信息融合定义 | 第27页 |
| ·信息融合的基本模型及结构 | 第27-29页 |
| ·信息融合在目标识别中的应用 | 第29-30页 |
| ·改进的D-S 证据理论目标识别算法 | 第30-35页 |
| ·D-S 证据理论 | 第30-31页 |
| ·D-S 证据理论的失效问题 | 第31-32页 |
| ·冲突证据处理算法 | 第32-35页 |
| ·证据理论在目标识别中的应用 | 第35-37页 |
| ·特征提取 | 第35-36页 |
| ·多特征信息融合 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于主动轮廓模型的运动目标跟踪 | 第38-50页 |
| ·运动目标跟踪方法概述 | 第38-40页 |
| ·主动轮廓模型及其相关理论 | 第40-45页 |
| ·主动轮廓模型的分类 | 第40-41页 |
| ·主动轮廓模型的表示法 | 第41-42页 |
| ·能量函数最小化算法 | 第42-45页 |
| ·基于snake 模型的目标跟踪 | 第45-49页 |
| ·初始轮廓线的设定 | 第45-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于多模信息融合视频监控系统的设计实现 | 第50-56页 |
| ·系统总体结构设计 | 第50-52页 |
| ·系统功能模块描述 | 第52-55页 |
| ·运动检测模块 | 第52-54页 |
| ·头部检测模块 | 第54页 |
| ·目标识别模块 | 第54-55页 |
| ·主动轮廓跟踪模块 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文完成的主要工作及创新 | 第56页 |
| ·进一步研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-68页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |