智能视频监控中的行人跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-29页 |
| ·问题提出与研究意义 | 第14-18页 |
| ·国内外相关研究进展 | 第18-26页 |
| ·目标检测算法 | 第18-19页 |
| ·单摄像机单目标跟踪 | 第19-21页 |
| ·单摄像机多目标跟踪 | 第21-22页 |
| ·关键点匹配算法 | 第22-24页 |
| ·多摄像机多目标跟踪 | 第24-26页 |
| ·本文主要研究思路与内容 | 第26-29页 |
| 2 基于显著性的行人检测算法 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于显著性的分割算法 | 第29-31页 |
| ·局部分割自相似描述符 | 第31-33页 |
| ·本文检测算法 | 第33-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-42页 |
| 3 单摄像机单行人跟踪算法 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·粒子滤波 | 第42-43页 |
| ·投影颜色直方图 | 第43-45页 |
| ·质心偏移算法 | 第45-48页 |
| ·实验结果 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-56页 |
| 4 单摄像机多行人跟踪算法 | 第56-71页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·基于CRF和标签代价的群组多行人跟踪算法 | 第56-63页 |
| ·能量函数 | 第57页 |
| ·条件随机场 | 第57-62页 |
| ·标签代价函数 | 第62-63页 |
| ·群组状态的获取 | 第63-65页 |
| ·有效的标签切换 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 5 多摄像机多行人跟踪算法 | 第71-101页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·关键点匹配算法 | 第72-81页 |
| ·关键点检测 | 第72-73页 |
| ·二值描述符的训练 | 第73-75页 |
| ·关键点方向 | 第75-76页 |
| ·二值描述符的匹配 | 第76-77页 |
| ·实验结果 | 第77-81页 |
| ·多摄像机多目标跟踪算法 | 第81-97页 |
| ·单应性矩阵 | 第81-83页 |
| ·加权一致算法 | 第83-84页 |
| ·网络流图 | 第84-93页 |
| ·实验结果 | 第93-97页 |
| ·本章小结 | 第97-101页 |
| 6 结论与展望 | 第101-104页 |
| ·结论 | 第101-102页 |
| ·创新点摘要 | 第102页 |
| ·展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 作者简介 | 第116-117页 |
