视频监控中目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·目标跟踪国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·阴影检测国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 2 相关理论基础 | 第15-22页 |
| ·运动目标检测 | 第15-18页 |
| ·图像处理 | 第18-19页 |
| ·目标模型与搜索匹配 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 运动区域检测与阴影处理 | 第22-31页 |
| ·运动区域检测 | 第22-27页 |
| ·混合高斯背景模型的建立与更新 | 第22-23页 |
| ·背景减除 | 第23-27页 |
| ·阴影处理算法 | 第27-30页 |
| ·基于HSV 色彩空间的阴影分析 | 第27-29页 |
| ·目标区域的垂直扫描恢复 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 4 基于目标活动状态预测与分类的目标跟踪算法 | 第31-47页 |
| ·目标跟踪算法分析 | 第31-32页 |
| ·运动区域匹配 | 第32-33页 |
| ·目标模型 | 第33-34页 |
| ·目标活动状态预测与目标分类 | 第34-38页 |
| ·Kalman 运动估计 | 第34-36页 |
| ·目标活动状态预测 | 第36页 |
| ·目标活动状态分类 | 第36-38页 |
| ·目标定位与模板更新 | 第38-40页 |
| ·目标搜索定位 | 第38-39页 |
| ·目标模板更新 | 第39-40页 |
| ·算法实现 | 第40-43页 |
| ·运动区域匹配的实现 | 第40页 |
| ·目标模型的提取 | 第40-41页 |
| ·Kalman 滤波器的实现 | 第41-42页 |
| ·Meanshift 算法实现 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47-48页 |
| ·研究展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文 | 第55页 |
