基于粒子滤波和背景建模的多目标跟踪技术的研究和实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·多目标跟踪技术的研究意义和国内外现状分析 | 第7-10页 |
| ·多目标跟踪的研究意义和研究现状 | 第7-8页 |
| ·多目标跟踪的相关技术 | 第8-10页 |
| ·粒子滤波的发展及研究现状 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文多目标跟踪技术的实现流程 | 第11-13页 |
| ·本文的结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论分析 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·非线性贝叶斯预测 | 第14-15页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第15-18页 |
| ·卡尔曼滤波的信号模型 | 第15-16页 |
| ·卡尔曼滤波的一步递推模型 | 第16页 |
| ·卡尔曼滤波的递推公式 | 第16-18页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第18-21页 |
| ·蒙特卡罗方法的基本原理 | 第18-19页 |
| ·蒙特卡罗方法的收敛性 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡罗方法的实现 | 第20-21页 |
| ·粒子滤波 | 第21-24页 |
| ·粒子滤波概述 | 第21页 |
| ·粒子滤波的原理 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 背景建模 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·高斯混合背景建模（GMM） | 第25-28页 |
| ·高斯混合背景建模的原理 | 第25-26页 |
| ·高斯混合背景建模的实现过程 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-28页 |
| ·背景剪除和阴影检测方法（HORP 算法） | 第28-35页 |
| ·阴影检测方法概述 | 第28-29页 |
| ·阴影的光学特性 | 第29页 |
| ·彩色模型的建立 | 第29-30页 |
| ·HORP 方法 | 第30-33页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于粒子滤波的多目标跟踪 | 第36-57页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·粒子滤波的算法概述 | 第36-50页 |
| ·粒子的状态和动态模型 | 第37页 |
| ·粒子的初始化 | 第37页 |
| ·目标模型的学习和权值评价 | 第37-44页 |
| ·粒子的重采样 | 第44-49页 |
| ·粒子更新 | 第49页 |
| ·状态估计 | 第49-50页 |
| ·目标的出现和消失 | 第50-52页 |
| ·信任度函数模型的建立 | 第50-51页 |
| ·新目标出现的处理 | 第51-52页 |
| ·目标消失的处理 | 第52页 |
| ·多目标跟踪的实现及实验结果 | 第52-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·多目标跟踪技术的未来发展方向 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录A：研究生期间发表论文 | 第63-64页 |
| 附录B：研究生期间参加的项目 | 第64-65页 |
| 中文详细摘要 | 第65-68页 |
