| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪技术 | 第12页 |
| 1.2.3 立体视觉研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 人体行为分析与理解研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 家庭环境下的运动目标检测 | 第18-30页 |
| 2.1 常用运动目标检测算法的应用与分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 背景减除法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 光流法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于混合高斯背景模型的运动目标检测 | 第21-26页 |
| 2.2.1 单高斯背景模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 混合高斯背景模型 | 第23-26页 |
| 2.3 实验与分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 家庭环境下的运动目标跟踪 | 第30-46页 |
| 3.1 基于粒子滤波算法的运动目标跟踪 | 第30-37页 |
| 3.1.1 基于颜色核直方图的粒子滤波跟踪方法 | 第30-34页 |
| 3.1.2 实验与分析 | 第34-37页 |
| 3.2 基于均值漂移算法的运动目标跟踪 | 第37-41页 |
| 3.2.1 基于颜色核直方图的均值漂移跟踪方法 | 第37-40页 |
| 3.2.2 实验与分析 | 第40-41页 |
| 3.3 粒子滤波与均值漂移算法相结合的运动目标跟踪 | 第41-44页 |
| 3.3.1 粒了滤波与均值漂移算法融合步骤 | 第42页 |
| 3.3.2 实验与分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 室内环境下的双目立体视觉及人体定位 | 第46-68页 |
| 4.1 双目立体视觉系统基本结构 | 第46-49页 |
| 4.2 摄像机标定 | 第49-53页 |
| 4.2.1 摄像机成像模型 | 第49-51页 |
| 4.2.2 基于OpenCV的摄像机标定及图像矫正 | 第51-53页 |
| 4.3 基于颜色特征的移动目标匹配 | 第53-55页 |
| 4.4 基于双目立点体视觉的室内目标定位方法 | 第55-58页 |
| 4.5 实验与分析 | 第58-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 家庭环境下运动目标的移动轨迹分析 | 第68-82页 |
| 5.1 运动的基本特征 | 第68-70页 |
| 5.2 基于PCA的运动目标轨迹分析 | 第70-75页 |
| 5.2.1 基于PCA轨迹分析的基本步骤 | 第70-71页 |
| 5.2.2 实验与分析 | 第71-75页 |
| 5.3 基于混合高斯模型聚类的轨迹分析 | 第75-81页 |
| 5.3.1 混合高斯聚类的基本原理 | 第75-77页 |
| 5.3.2 实验与分析 | 第77-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 总结展望 | 第82-84页 |
| 6.1 总结 | 第82页 |
| 6.2 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第90页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第90-91页 |
| 附表 | 第91页 |