视频行人检测与跟踪的方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 技术难点和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 行人检测技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 行人跟踪技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文主要内容与结构安排 | 第16-17页 |
| 2 行人检测 | 第17-23页 |
| 2.1 混合多尺度可变形部件模型 | 第17-19页 |
| 2.2 快速特征金字塔原理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 特征通道缩放 | 第19-21页 |
| 2.2.2 快速特征金字塔 | 第21页 |
| 2.2.3 复杂度分析 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于粒子滤波的行人目标跟踪 | 第23-32页 |
| 3.1 粒子滤波原理 | 第23-29页 |
| 3.1.1 贝叶斯重要性采样 | 第23-24页 |
| 3.1.2 序贯重要性采样 | 第24-26页 |
| 3.1.3 重要密度函数的选择 | 第26-28页 |
| 3.1.4 重采样 | 第28-29页 |
| 3.2 粒子滤波跟踪目标流程 | 第29-30页 |
| 3.3 基于粒子滤波视频目标跟踪的限制 | 第30-31页 |
| 3.3.1 粒子的退化和“样贫” | 第30页 |
| 3.3.2 行人目标跟踪的难点 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 改进粒子滤波的视频行人跟踪 | 第32-38页 |
| 4.1 行人跟踪的状态空间模型 | 第32-33页 |
| 4.2 行人跟踪的观测模型 | 第33-35页 |
| 4.3 行人遮挡处理 | 第35-36页 |
| 4.4 行人跟踪的算法框架 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 实验结果与分析 | 第38-47页 |
| 5.1 基于MMDPM的快速行人检测 | 第38-42页 |
| 5.2 本文跟踪算法与传统算法的比较 | 第42-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55-56页 |
