| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| §1-1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| §1-2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| §1-3 本文研究思想及主要工作 | 第10-11页 |
| §1-4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第12-21页 |
| §2-1 运动目标检测概述 | 第12-13页 |
| §2-2 背景模型原理 | 第13-16页 |
| 2-2-1 混合高斯模型 | 第13-16页 |
| §2-3 本文入侵检测时的目标提取算法 | 第16-20页 |
| 2-3-1 光照突变处理 | 第16-17页 |
| 2-3-2 平滑混合高斯模型 | 第17-18页 |
| 2-3-3 实验结果分析 | 第18-20页 |
| §2-4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 阴影检测及目标重建 | 第21-34页 |
| §3-1 阴影检测算法 | 第21-23页 |
| 3-1-1 阴影检测算法概述 | 第21-22页 |
| 3-1-2 基于RGB 归一化去阴影算法 | 第22-23页 |
| §3-2 目标重建算法 | 第23-32页 |
| 3-2-1 重建预处理去噪 | 第23-25页 |
| 3-2-2 实验结果分析 | 第25-27页 |
| 3-2-3 基于二值前景重构算法 | 第27-28页 |
| 3-2-4 实验结果对比分析 | 第28-32页 |
| §3-3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 目标锁定及跟踪 | 第34-47页 |
| §4-1 目标分类 | 第34-37页 |
| 4-1-1 目标分类概述 | 第34-35页 |
| 4-1-2 基于形状的目标分类 | 第35-36页 |
| 4-1-3 实验结果 | 第36-37页 |
| §4-2 目标跟踪 | 第37-46页 |
| 4-2-1 跟踪算法概述 | 第37-38页 |
| 4-2-2 基于颜色的粒子滤波跟踪算法 | 第38-40页 |
| 4-2-3 基于空域信息交互自适应跟踪窗口改进算法 | 第40-43页 |
| 4-2-4 实验结果对比分析 | 第43-46页 |
| §4-3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 入侵检测算法 | 第47-61页 |
| §5-1 基于视频运动分析的入侵检测算法构建 | 第47-60页 |
| 5-1-1 目标的位置锁定 | 第47-48页 |
| 5-1-2 目标过滤分类及场景切换适应 | 第48-49页 |
| 5-1-3 目标入侵判断及报警跟踪 | 第49-56页 |
| 5-1-4 复杂场景下的入侵检测实验结果 | 第56-60页 |
| 5-3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| §6-1 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第66页 |