监控视频中的行人再识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 人体检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 人体特征提取与再识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第16-26页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 ViBe背景建模算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 背景建模概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 ViBe算法原理 | 第17-19页 |
| 2.3 算法参数选择与改进 | 第19-22页 |
| 2.4 前景提取 | 第22-23页 |
| 2.5 实验与分析 | 第23-24页 |
| 2.5.1 实验环境 | 第23页 |
| 2.5.2 结果分析 | 第23-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-26页 |
| 第三章 人体检测 | 第26-40页 |
| 3.1 概述 | 第26页 |
| 3.2 HOG特征 | 第26-28页 |
| 3.3 基于级联结构的头肩检测 | 第28-32页 |
| 3.3.1 头肩HOG特征提取 | 第28页 |
| 3.3.2 级联分类器原理 | 第28-30页 |
| 3.3.3 样本选取与分类器训练 | 第30-31页 |
| 3.3.4 多尺度检测与窗口合并 | 第31页 |
| 3.3.5 实验效果 | 第31-32页 |
| 3.4 基于DPM的人体检测 | 第32-35页 |
| 3.4.1 DPM模型 | 第32-33页 |
| 3.4.2 DPM检测方法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 DPM模型训练 | 第34页 |
| 3.4.4 实验效果 | 第34-35页 |
| 3.5 实验与分析 | 第35-38页 |
| 3.5.1 实验方案 | 第35页 |
| 3.5.2 实验环境 | 第35页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第35-38页 |
| 3.6 小结 | 第38-40页 |
| 第四章 人体特征提取与再识别 | 第40-54页 |
| 4.1 概述 | 第40-41页 |
| 4.2 颜色校正 | 第41-44页 |
| 4.2.1 颜色校正概述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 动态阈值算法 | 第42-44页 |
| 4.3 人体区域划分 | 第44-45页 |
| 4.3.1 MSCR算法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 人体分区 | 第45页 |
| 4.4 颜色特征提取 | 第45-53页 |
| 4.4.1 颜色量化 | 第46页 |
| 4.4.2 颜色空间与颜色表 | 第46-49页 |
| 4.4.3 模糊量化与概率直方图 | 第49-50页 |
| 4.4.4 查表构建概率直方图 | 第50-51页 |
| 4.4.5 实验与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第54-64页 |
| 5.1 系统框架 | 第54页 |
| 5.2 详细介绍 | 第54-59页 |
| 5.2.1 功能方法 | 第55页 |
| 5.2.2 数据存储 | 第55-56页 |
| 5.2.3 操作界面 | 第56-59页 |
| 5.3 实验效果 | 第59-62页 |
| 5.4 小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第74页 |
