监控视频中的人体检测与跟踪算法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
1.2.2 运动目标检测技术研究现状 | 第10页 |
1.2.3 人体检测技术研究现状 | 第10-11页 |
1.2.4 行人跟踪技术研究现状 | 第11-12页 |
1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
1.3.1 研究目标 | 第12页 |
1.3.3 复杂环境下背景建模 | 第12页 |
1.3.4 人体特征选择及提取 | 第12-13页 |
1.3.5 人体分类器构造 | 第13页 |
1.3.6 行人搜索算法 | 第13页 |
1.3.7 技术难点 | 第13-14页 |
1.4 论文工作及章节结构 | 第14-17页 |
第二章 运动目标检测算法 | 第17-35页 |
2.1 运动目标检测算法概述 | 第17-18页 |
2.1.1 常用的运动目标检测算法 | 第17-18页 |
2.1.2 运动目标检测算法设计 | 第18页 |
2.2 背景建模算法综述 | 第18-22页 |
2.2.1 均值滤波法 | 第19页 |
2.2.2 中值滤波法 | 第19-20页 |
2.2.3 单高斯模型 | 第20页 |
2.2.4 混合高斯模型 | 第20-21页 |
2.2.5 多模式均值模型 | 第21页 |
2.2.6 算法比较 | 第21-22页 |
2.3 多模式均值模型 | 第22-25页 |
2.3.1 算法原理 | 第22页 |
2.3.2 参数初始化 | 第22-23页 |
2.3.3 参数更新 | 第23页 |
2.3.4 模型替换 | 第23-24页 |
2.3.5 前景标记 | 第24页 |
2.3.6 算法流程 | 第24-25页 |
2.4 图像预处理 | 第25-27页 |
2.4.1 图像去噪 | 第25-27页 |
2.4.2 图像降采样 | 第27页 |
2.5 二值图像处理 | 第27-31页 |
2.5.1 联合滤波 | 第28-30页 |
2.5.2 前景提取 | 第30-31页 |
2.6 实验结果与分析 | 第31-34页 |
2.6.1 实验环境与测试数据 | 第31-32页 |
2.6.2 实验结果 | 第32-33页 |
2.6.3 结果分析 | 第33-34页 |
2.7 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 人体检测算法 | 第35-57页 |
3.1 人体检测算法概述 | 第35-36页 |
3.1.1 常用的人体检测算法 | 第35-36页 |
3.1.2 人体检测算法总体设计 | 第36页 |
3.2 人体检测特征提取 | 第36-42页 |
3.2.1 人体检测特征综述 | 第36-37页 |
3.2.2 人体检测特征分析与选择 | 第37-38页 |
3.2.3 HOG特征提取算法 | 第38-40页 |
3.2.4 HOG特征提取优化 | 第40-42页 |
3.3 人体分类器 | 第42-47页 |
3.3.1 人体分类器综述 | 第42-44页 |
3.3.2 分类器选择 | 第44页 |
3.3.3 级联分类器训练 | 第44-47页 |
3.4 多尺度空间检测 | 第47-52页 |
3.4.1 图像金字塔及搜索层数优化 | 第48-49页 |
3.4.2 梯度直方图估计 | 第49-50页 |
3.4.3 目标框融合 | 第50-52页 |
3.5 实验结果与分析 | 第52-54页 |
3.5.1 实验结果 | 第52-54页 |
3.5.2 结果分析 | 第54页 |
3.6 本章小结 | 第54-57页 |
第四章 行人跟踪算法 | 第57-71页 |
4.1 行人跟踪算法概述 | 第57-59页 |
4.1.1 常用的行人跟踪算法 | 第57-58页 |
4.1.2 行人跟踪算法总体设计 | 第58-59页 |
4.2 特征选择和提取 | 第59-64页 |
4.2.1 特征选择 | 第59页 |
4.2.2 颜色特征 | 第59-60页 |
4.2.3 纹理特征 | 第60-63页 |
4.2.4 梯度特征 | 第63-64页 |
4.3 匹配搜索 | 第64-66页 |
4.3.1 运动预测 | 第64-65页 |
4.3.2 搜索策略 | 第65页 |
4.3.3 匹配准则 | 第65-66页 |
4.4 行人计数 | 第66-67页 |
4.5 实验结果与分析 | 第67-69页 |
4.5.1 实验结果 | 第67-68页 |
4.5.2 结果分析 | 第68-69页 |
4.6 本章小结 | 第69-71页 |
第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
5.1 总结 | 第71-72页 |
5.2 展望 | 第72-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-81页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第81页 |