网球视频中上网事件的检测
| 中文摘要 | 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8-10页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 网球视频中的运动目标检测 | 第12-22页 |
| 2.1 运动目标检测算法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 传统单高斯模型算法简介 | 第12-13页 |
| 2.1.2 单高斯模型优缺点分析 | 第13-14页 |
| 2.2 对单高斯背景建模算法的改进 | 第14-18页 |
| 2.2.1 直方图比较 | 第14页 |
| 2.2.2 单高斯模型算法改进 | 第14-15页 |
| 2.2.3 前景图像的去噪处理 | 第15-18页 |
| 2.2.3.1 中值滤波 | 第15-16页 |
| 2.2.3.2 形态学处理 | 第16-18页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第18-21页 |
| 2.3.1 前景获取实验和结果 | 第18-19页 |
| 2.3.2 背景更新实验和结果 | 第19-20页 |
| 2.3.3 定量评价 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 网球运动员的定位跟踪 | 第22-34页 |
| 3.1 运动目标跟踪算法简介 | 第22-24页 |
| 3.1.1 特征描述 | 第23页 |
| 3.1.2 目标特征描述方法分类 | 第23-24页 |
| 3.2 常用的特征点算法原理及对比实验 | 第24-33页 |
| 3.2.1 SIFT特征 | 第24-29页 |
| 3.2.2 SIFT特征检测实验 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于轮廓的质心跟踪 | 第30-31页 |
| 3.2.4 质心检测实验 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 上网事件的检测 | 第34-41页 |
| 4.1 卡尔曼滤波简介 | 第34-35页 |
| 4.2 卡尔曼滤波原理 | 第35-37页 |
| 4.3 轨迹修正实验 | 第37-38页 |
| 4.4 上网事件检测 | 第38-40页 |
| 4.4.1 判断规则 | 第38页 |
| 4.4.2 实验结果及定量分析 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第46页 |
