摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 本论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
1.2.1 点轨迹研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 视频分割研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 发展趋势 | 第13-14页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
第2章 基于点轨迹的视频分割算法 | 第15-23页 |
2.1 点轨迹估计算法简介 | 第15-17页 |
2.1.1 点轨迹生成 | 第15-17页 |
2.1.2 点轨迹聚类 | 第17页 |
2.2 视频分割算法简介 | 第17-22页 |
2.2.1 基于运动边界的视频物体分割算法 | 第17-19页 |
2.2.2 基于提取物体主要区域的视频物体分割算法 | 第19-21页 |
2.2.3 基于点轨迹的视频分割算法 | 第21-22页 |
2.3 本章总结 | 第22-23页 |
第3章 超点轨迹估计算法 | 第23-38页 |
3.1 基于空间约束的点轨迹算法 | 第23-25页 |
3.2 基于嵌入不连续性的点轨迹算法 | 第25-27页 |
3.3 基于遮挡信息的点轨迹算法 | 第27-30页 |
3.4 基于超点轨迹的点轨迹估计算法 | 第30-35页 |
3.4.1 超点轨迹 | 第31-32页 |
3.4.2 基于随机游走的超点轨迹算法 | 第32-34页 |
3.4.3 基于超点轨迹的点轨迹聚类算法 | 第34-35页 |
3.5 实验结果及分析 | 第35-37页 |
3.6 本章总结 | 第37-38页 |
第4章 基于密集点轨迹的视频分割算法 | 第38-57页 |
4.1 基于点轨迹全局信息的点轨迹聚类算法 | 第38-43页 |
4.1.1 点轨迹生成 | 第38-39页 |
4.1.2 相似性衡量方法 | 第39-42页 |
4.1.3 聚类算法 | 第42-43页 |
4.2 基于点轨迹聚类结果的视频分割算法 | 第43-47页 |
4.2.1 视频分割 | 第43-46页 |
4.2.2 从分割中确定前景物体 | 第46-47页 |
4.3 实验结果及分析 | 第47-55页 |
4.3.1 视频分割数据库和评价方法 | 第47-48页 |
4.3.2 点轨迹聚类评价 | 第48-53页 |
4.3.3 视频分割评价 | 第53-55页 |
4.4 本章总结 | 第55-57页 |
第5章 结论 | 第57-59页 |
5.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
5.2 未来研究工作展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-64页 |
攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第64-65页 |
致谢 | 第65页 |