视频目标检测与跟踪算法研究及其在公安刑侦系统中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标行人检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 目标行人跟踪研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 行人检测典型算法分析 | 第15-40页 |
| 2.1 行人检测算法概述 | 第15页 |
| 2.2 行人特征分析 | 第15-21页 |
| 2.2.1 HOG特征 | 第16页 |
| 2.2.2 LBP特征 | 第16-17页 |
| 2.2.3 SILTP特征 | 第17-19页 |
| 2.2.4 颜色特征 | 第19-21页 |
| 2.3 特征降维方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 主成分分析法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 非负矩阵分解法 | 第23-24页 |
| 2.4 行人特征分类器 | 第24-30页 |
| 2.4.1 支持向量机分类器 | 第25-28页 |
| 2.4.2 AdaBoost分类器 | 第28-29页 |
| 2.4.3 级联分类器 | 第29-30页 |
| 2.5 非极大值抑制 | 第30-31页 |
| 2.6 HOG-SVM行人检测方法 | 第31-32页 |
| 2.6.1 提取图像HOG特征 | 第31-32页 |
| 2.6.2 训练SVM分类器模板 | 第32页 |
| 2.7 ACF行人检测方法 | 第32-38页 |
| 2.7.1 LUV颜色特征 | 第32-33页 |
| 2.7.2 幅度与梯度直方图特征 | 第33页 |
| 2.7.3 训练分类器 | 第33-34页 |
| 2.7.4 快速金字塔行人检测 | 第34-38页 |
| 2.8 仿真实验与结果分析 | 第38-39页 |
| 2.8.1 行人检测结果 | 第38-39页 |
| 2.8.2 视频中行人检测结果图 | 第39页 |
| 2.9 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 行人重识别方法研究 | 第40-53页 |
| 3.1 行人重识别方法综述 | 第40-41页 |
| 3.2 度量方法 | 第41-43页 |
| 3.2.1 度量学习 | 第41-42页 |
| 3.2.2 度量矩阵估计 | 第42-43页 |
| 3.3 基于RESNET的行人重识别方法 | 第43-48页 |
| 3.3.1 网络结构 | 第43-47页 |
| 3.3.2 深度残差网络模型 | 第47页 |
| 3.3.3 生成式对抗网络 | 第47-48页 |
| 3.4 模型改进 | 第48-50页 |
| 3.4.1 LSR方法 | 第48-49页 |
| 3.4.2 LSRO方法 | 第49-50页 |
| 3.4.3 MLRO方法 | 第50页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第50-52页 |
| 3.5.1 行人重识别率结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.5.2 视频中行人重识别结果与分析 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 行人跟踪方法研究 | 第53-68页 |
| 4.1 行人跟踪技术概述 | 第53-54页 |
| 4.2 相关滤波跟踪方法 | 第54-58页 |
| 4.2.1 相关滤波 | 第54-55页 |
| 4.2.2 循环矩阵 | 第55-57页 |
| 4.2.3 岭回归问题 | 第57-58页 |
| 4.2.4 汉明窗 | 第58页 |
| 4.3 KCF跟踪方法 | 第58-61页 |
| 4.3.1 核相关滤波 | 第59-60页 |
| 4.3.2 快速检测与跟踪 | 第60-61页 |
| 4.4 KCF方法改进 | 第61-63页 |
| 4.4.1 颜色直方图 | 第61页 |
| 4.4.2 多尺度检测 | 第61-62页 |
| 4.4.3 目标跟踪异常判断机制 | 第62页 |
| 4.4.4 行人响应值 | 第62-63页 |
| 4.4.5 模型更新 | 第63页 |
| 4.4.6 行人跟踪算法流程 | 第63页 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 | 第63-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 行人识别与跟踪系统设计 | 第68-73页 |
| 5.1 系统框架 | 第68页 |
| 5.2 系统实现 | 第68-72页 |
| 5.2.1 软硬件配置 | 第68页 |
| 5.2.2 系统界面 | 第68-69页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第69-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文总结 | 第73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
