| 摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·背景建模在智能视频监控领域的应用 | 第10-13页 |
| ·背景差分法 | 第11-12页 |
| ·连续帧间差分法 | 第12-13页 |
| ·光流法 | 第13页 |
| ·存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 背景建模与更新算法研究 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·背景建模与更新方法 | 第18-21页 |
| ·基于时间轴滤波的背景估计 | 第18-19页 |
| ·核密度的背景估计 | 第19-20页 |
| ·单高斯背景建模与更新 | 第20-21页 |
| ·混合高斯背景建模与更新 | 第21-34页 |
| ·EM算法基本原理 | 第22-24页 |
| ·混合高斯背景模型参数估计 | 第24-30页 |
| ·混合高斯背景建模与更新算法 | 第30-34页 |
| ·实验分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 改进的混合高斯背景建模与更新算法 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·典型的混合高斯背景建模与更新算法存在的问题 | 第38-39页 |
| ·改进的混合高斯背景建模算法 | 第39页 |
| ·改进的混合高斯背景更新算法 | 第39-41页 |
| ·实验分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于混合高斯背景模型的运动目标检测在智能视频监控中的应用 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·运动目标检测 | 第45-50页 |
| ·形态学处理 | 第46页 |
| ·标注连接分量、定位及噪声和区域滤波处理 | 第46-48页 |
| ·运动区域合并和目标标记 | 第48-50页 |
| ·基于混合高斯的运动目标检测应用举例 | 第50-52页 |
| ·物体移动检测 | 第50-51页 |
| ·物体徘徊检测 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |