运动目标检测与跟踪算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-11页 |
| 插图清单 | 第11-12页 |
| 表格清单 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·视频监控系统 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉 | 第14页 |
| ·课题在国内外的研究现状 | 第14-16页 |
| ·运动目标检测和跟踪技术的发展 | 第16-17页 |
| ·运动目标检测技术 | 第16-17页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第17页 |
| ·课题的研究内容与论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 运动目标检测与跟踪方法的研究 | 第19-33页 |
| ·帧间差分法 | 第19-22页 |
| ·基本原理 | 第19-21页 |
| ·帧差法实验结果 | 第21-22页 |
| ·光流计算法 | 第22-23页 |
| ·背景减法 | 第23-29页 |
| ·背景减法的基本原理 | 第23-24页 |
| ·单高斯模型 | 第24-25页 |
| ·混合高斯建模法 | 第25-26页 |
| ·视觉背景提取器法 | 第26-27页 |
| ·码本算法 | 第27-29页 |
| ·运动目标跟踪概述 | 第29页 |
| ·运动目标跟踪方法介绍 | 第29-32页 |
| ·基于区域匹配的跟踪方法 | 第29-30页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第30页 |
| ·基于动态轮廓的跟踪方法 | 第30-31页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 单像素值聚类的背景建模法 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·单像素聚类背景建模法 | 第34-37页 |
| ·初始化背景模型 | 第34-35页 |
| ·背景模板的训练阶段 | 第35-36页 |
| ·背景训练结束判定条件 | 第36-37页 |
| ·运动目标检测 | 第37-41页 |
| ·运动目标检测 | 第37-38页 |
| ·背景模型的更新 | 第38-39页 |
| ·运动目标的提取 | 第39-41页 |
| ·算法步骤及实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·运动目标检测算法步骤 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 目标跟踪中的模板分块更新方法 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·多目标跟踪原理 | 第45-47页 |
| ·目标模板描述 | 第45-46页 |
| ·分块跟踪算法 | 第46-47页 |
| ·区分遮挡与外观变化的模板更新 | 第47-49页 |
| ·遮挡和外观变化区分算法 | 第47-49页 |
| ·模板更新规则 | 第49-50页 |
| ·算法步骤及实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·运动目标跟踪算法步骤 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第53页 |
| ·对未来工作的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
