人体运动目标跟踪的研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·选题背景及其意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 构建背景模型 | 第11-23页 |
| ·图像预处理 | 第11-14页 |
| ·邻域均值滤波 | 第11页 |
| ·中值滤波 | 第11-12页 |
| ·维纳滤波 | 第12-13页 |
| ·滤波实验对比 | 第13-14页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第14-18页 |
| ·光流计算法 | 第15-16页 |
| ·帧间差分法 | 第16-17页 |
| ·背景减除法 | 第17-18页 |
| ·背景模型的建立 | 第18-20页 |
| ·背景模型的概念 | 第18页 |
| ·传统背景模型的建立 | 第18-19页 |
| ·本文中背景模型的建立 | 第19-20页 |
| ·色彩空间的选取 | 第20-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第23-30页 |
| ·背景差分处理 | 第23-24页 |
| ·数学形态学处理 | 第24-26页 |
| ·膨胀 | 第24-25页 |
| ·腐蚀 | 第25-26页 |
| ·开运算和闭运算 | 第26页 |
| ·检测所遇问题的处理 | 第26-27页 |
| ·影子的消除 | 第26-27页 |
| ·噪声的消除 | 第27页 |
| ·空洞的填充 | 第27页 |
| ·背景模型的更新 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第四章 目标分割与人体识别 | 第30-34页 |
| ·连通区域检测 | 第30-31页 |
| ·人体区域识别 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 人体运动目标的跟踪 | 第34-51页 |
| ·人体运动状态估计 | 第34页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第34-44页 |
| ·滤波理论基础 | 第34-35页 |
| ·卡尔曼滤波器的特点 | 第35-36页 |
| ·离散型卡尔曼滤波 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波发散的原因和抑制 | 第37-44页 |
| ·衰减记忆法滤波 | 第38-39页 |
| ·平方根滤波 | 第39-43页 |
| ·联合使用平方根滤波和衰减记忆滤波 | 第43-44页 |
| ·卡尔曼滤波在人体运动跟踪中的应用 | 第44-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第六章 讨论与总结 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |
