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基于行人检测与目标跟踪的多技术融合室内监控应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 行人检测技术第8-10页
        1.2.2 目标检测与跟踪第10-11页
    1.3 论文结构与章节安排第11-12页
第二章 运动目标检测的方法第12-23页
    2.1 运动目标检测与提取第12-16页
        2.1.1 光流法第12-13页
        2.1.2 背景图像差分法第13-14页
        2.1.3 帧间差分法第14-15页
        2.1.4 三帧差分法第15-16页
    2.2 基于HOG和SVM的人体识别第16-21页
        2.2.1 梯度方向直方图(HOG)特征第16-19页
        2.2.2 支持向量机(SVM)方法第19-21页
        2.2.3 基于HOG和SVM的人体识别第21页
    2.3 本章小结第21-23页
第三章 强分辨力行人特征提取方法第23-29页
    3.1 多尺度HOG特征第23-24页
    3.2 基于Fisher准则的强分辨力行人特征提取第24-27页
        3.2.1 Fisher准则第24-26页
        3.2.2 强分辨力行人特征提取第26-27页
    3.3 ROI目标区域行人检测第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于Mean shift算法和kalman滤波器的目标跟踪第29-36页
    4.1 Mean shift理论第29-32页
        4.1.1 基本Mean shift第29-30页
        4.1.2 扩展Mean shift基本形式第30-31页
        4.1.3 Mean Shift算法第31-32页
    4.2 kalman滤波器第32-34页
        4.2.1 Kalman滤波器原理第32-33页
        4.2.2 离散Kalman滤波器第33-34页
    4.3 结合Kalman滤波器的Mean shift目标跟踪第34-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第五章 实验平台设计第36-41页
    5.1 平台设计说明第36-37页
    5.2 平台设计环境及开发工具第37页
    5.3 平台功能模块说明第37-40页
        5.3.1 行人检测模块第38-39页
        5.3.2 行人跟踪模块第39-40页
    5.4 本章小结第40-41页
第六章 实验结果对比及评价第41-48页
    6.1 实验结果对比分析第41-43页
        6.1.1 行人检测第41-42页
        6.1.2 行人跟踪第42-43页
    6.2 实验方法评价第43-47页
    6.3 本章小结第47-48页
第七章 总结与展望第48-50页
    7.1 研究总结第48页
    7.2 未来工作展望第48-50页
参考文献第50-55页
致谢第55页

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