基于运动检测和特征融合的多目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·关键性问题 | 第12-15页 |
| ·相关技术 | 第12-13页 |
| ·存在的难题 | 第13-15页 |
| ·研究意义和研究成果 | 第15-16页 |
| ·文章结构 | 第16-18页 |
| 第二章 跟踪理论 | 第18-39页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·Kalman滤波器 | 第18-22页 |
| ·Kalman方程 | 第19-20页 |
| ·Kalman算法介绍 | 第20-21页 |
| ·Kalman滤波器的性质 | 第21-22页 |
| ·粒子滤波器 | 第22-28页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第22-23页 |
| ·重要性采样与序贯性重要性采样 | 第23-26页 |
| ·粒子滤波算法流程 | 第26-28页 |
| ·Mean Shift技术 | 第28-36页 |
| ·无参估计理论 | 第29-31页 |
| ·Mean Shift算法 | 第31-34页 |
| ·目标跟踪中的Mean Shift算法应用 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·传统码本模型 | 第40-42页 |
| ·码字基本参数 | 第40页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·传统码本法的缺点 | 第41-42页 |
| ·融合信号能量分析的改进码本法的运动检测算法 | 第42-47页 |
| ·码字基本参数与能量参数 | 第42-43页 |
| ·码字基本参数与能量参数的更新 | 第43-44页 |
| ·背景分割 | 第44-45页 |
| ·背景分割后续处理 | 第45-46页 |
| ·算法流程回顾 | 第46-47页 |
| ·理论分析与实验结果 | 第47-50页 |
| 第四章 特征空间的建立与多目标跟踪 | 第50-79页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·特征的选取与匹配 | 第50-65页 |
| ·颜色特征的提取与匹配 | 第51-57页 |
| ·尺度不变性特征的提取与匹配 | 第57-64页 |
| ·综合特征置信度评价 | 第64-65页 |
| ·基于运动检测与特征融合的多目标跟踪算法 | 第65-70页 |
| ·算法总体步骤 | 第65-68页 |
| ·基于粒子滤波的目标位置预测 | 第68-69页 |
| ·基于颜色概率密度的Mean Shift遮挡跟踪 | 第69-70页 |
| ·总体实验对比与分析 | 第70-79页 |
| ·实验结果 | 第70-76页 |
| ·分析 | 第76-79页 |
| 第五章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·本文主要工作 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第85页 |
