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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

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