视频监控中行人检测与跟踪的算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 行人检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 目标跟踪研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 应用前景 | 第16-18页 |
| 1.4 存在的困难与面临的挑战 | 第18-19页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 行人检测与跟踪相关理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 光流法 | 第21-22页 |
| 2.2 HOG特征描述符 | 第22-24页 |
| 2.3 支持向量机 | 第24-26页 |
| 2.4 BRISK算法介绍 | 第26-29页 |
| 2.4.1 关键点检测 | 第27-28页 |
| 2.4.2 特征描述 | 第28-29页 |
| 2.5 分层聚类算法 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于运动信息的快速行人检测方法 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 实现方法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 前景分割 | 第32-36页 |
| 3.2.2 预测检测 | 第36-37页 |
| 3.2.3 区域校验 | 第37-38页 |
| 3.3 实验分析 | 第38-42页 |
| 3.3.1 精度分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 时间分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于关键点匹配与光流法的目标跟踪 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 CMT跟踪算法简介 | 第45-46页 |
| 4.3 提出自适应关键点跟踪算法 | 第46-54页 |
| 4.3.1 模型更新 | 第46-49页 |
| 4.3.2 关键点匹配与跟踪 | 第49-50页 |
| 4.3.3 尺度与旋转估计 | 第50-54页 |
| 4.4 实验分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文和参加的项目 | 第69页 |
