基于粒子滤波的复杂场景下目标跟踪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·视频跟踪相关理论 | 第13-15页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第13-14页 |
| ·基于滤波理论的跟踪方法 | 第14-15页 |
| ·基于Mean Shift的目标跟踪算法 | 第15页 |
| ·基于偏微分方程的目标跟踪方法 | 第15页 |
| ·面临的困难题及挑战 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文章节安排 | 第17-18页 |
| 2 运动目标检测 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·目标检测算法概述 | 第18-25页 |
| ·光流法 | 第18-19页 |
| ·背景差分法 | 第19-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-22页 |
| ·边缘检测法 | 第22-25页 |
| ·对称差分和边缘检测相结合的目标检测算法 | 第25页 |
| ·形态学处理 | 第25-27页 |
| ·腐蚀 | 第25-26页 |
| ·膨胀 | 第26页 |
| ·开运算和闭运算 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于贝叶斯理论的粒子滤波 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28-30页 |
| ·基于贝叶斯框架下的目标跟踪问题描述 | 第30-31页 |
| ·蒙特卡洛(Monte Carol)方法 | 第31-36页 |
| ·蒙特卡洛思想 | 第32-33页 |
| ·重要性采样 | 第33-34页 |
| ·序列重要性采样 | 第34-35页 |
| ·重采样 | 第35-36页 |
| ·标准粒子滤波算法描述 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于改进的粒子滤波的目标跟踪 | 第39-48页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·遗传进化算法 | 第40-42页 |
| ·粒子数目分析 | 第40页 |
| ·遗传算法 | 第40-42页 |
| ·基于遗传重采样的粒子滤波的目标跟踪 | 第42-45页 |
| ·颜色特征提取 | 第42-43页 |
| ·相似度函数 | 第43-44页 |
| ·系统模型 | 第44页 |
| ·算法描述 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 基于扩展SURF描述符的粒子滤波跟踪算法 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·SURF算法 | 第48-53页 |
| ·特征点检测 | 第49-50页 |
| ·SURF灰度特征描述符 | 第50-52页 |
| ·扩展的SURF描述符 | 第52页 |
| ·特征匹配 | 第52-53页 |
| ·目标跟踪 | 第53-55页 |
| ·目标运动模型 | 第53-54页 |
| ·相似性度量 | 第54页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·本文的不足及展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第64页 |
