人体运动目标检测与跟踪关键问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·人体运动目标分析技术研究概述 | 第10-14页 |
| ·人体运动目标检测分类 | 第11-12页 |
| ·人体运动目标跟踪 | 第12-13页 |
| ·人体行为识别与理解 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文的研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 2 序列图像预处理 | 第17-21页 |
| ·图像灰度化 | 第17页 |
| ·平滑滤波 | 第17-18页 |
| ·图像增强 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 3 人体运动目标检测算法 | 第21-33页 |
| ·光流法 | 第21-23页 |
| ·帧间差分法 | 第23-26页 |
| ·背景减除法 | 第26-32页 |
| ·背景减除算法基本原理 | 第26-28页 |
| ·经典的背景建模算法 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 改进的背景减除算法 | 第33-43页 |
| ·背景建模 | 第34-38页 |
| ·图像灰度相关性匹配算法 | 第34-35页 |
| ·图像边缘检测 | 第35-36页 |
| ·改进的surrendra背景建模方法 | 第36-38页 |
| ·运动目标提取 | 第38-39页 |
| ·图像后处理 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 人体运动目标跟踪算法 | 第43-63页 |
| ·Mean-shift算法原理 | 第43-46页 |
| ·卡尔曼滤波原理 | 第46-49页 |
| ·粒子滤波器原理 | 第49-51页 |
| ·改进的Mean-shift跟踪算法 | 第51-59页 |
| ·确定外接矩形框 | 第51-53页 |
| ·目标轨迹预测算法 | 第53-55页 |
| ·模板更新简述及策略 | 第55-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文以及科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
