| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第16-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪技术难点 | 第19-21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-30页 |
| 1.3.1 行人检测技术研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.2 现有行人检测技术的不足 | 第24-25页 |
| 1.3.3 跨摄像机行人跟踪技术研究现状 | 第25-29页 |
| 1.3.4 现有无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪技术存在的不足 | 第29-30页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第30-33页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第30-31页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第31-33页 |
| 第二章 多部件验证的双层行人检测算法 | 第33-53页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 经典行人特征提取算法概述 | 第34-38页 |
| 2.2.1 Haar-like特征 | 第34-35页 |
| 2.2.2 LBP特征 | 第35-36页 |
| 2.2.3 HOG特征 | 第36-37页 |
| 2.2.4 WLD特征 | 第37页 |
| 2.2.5 各经典特征提取算法优缺点 | 第37-38页 |
| 2.3 SLBH特征提取 | 第38-41页 |
| 2.3.1 显著性因子 | 第38页 |
| 2.3.2 显著性局部二值模式 | 第38-39页 |
| 2.3.3 SLBH特征提取 | 第39-41页 |
| 2.4 结合SLBH特征的双层行人检测算法 | 第41-46页 |
| 2.4.1 双层行人检测算法 | 第41-43页 |
| 2.4.2 人体部件检测 | 第43-45页 |
| 2.4.3 贝叶斯决策 | 第45-46页 |
| 2.5 实验及结果分析 | 第46-52页 |
| 2.5.1 SLBH特征性能评估 | 第48-49页 |
| 2.5.2 参数估计 | 第49-50页 |
| 2.5.3 当前算法检测性能对比 | 第50-52页 |
| 2.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 自适应特征融合的行人跟踪算法 | 第53-70页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 粒子滤波算法基础 | 第54-58页 |
| 3.2.1 贝叶斯滤波原理 | 第54-55页 |
| 3.2.2 蒙特卡罗采样 | 第55-58页 |
| 3.3 粒子区域特征提取 | 第58-60页 |
| 3.4 自适应特征融合的跟踪算法 | 第60-64页 |
| 3.4.1 运动模型 | 第60页 |
| 3.4.2 观测模型 | 第60-61页 |
| 3.4.3 特征自适应融合的行人跟踪算法 | 第61-64页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第64-69页 |
| 3.5.1 性能分析 | 第66-67页 |
| 3.5.2 当前算法对比 | 第67-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于分组相似度对比模型的跨摄像机行人再识别算法 | 第70-92页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 研究现状及存在的不足 | 第71-72页 |
| 4.3 显著性差异距离 | 第72-75页 |
| 4.4 个体相似度差异特征提取 | 第75-79页 |
| 4.4.1 部件分割 | 第75-76页 |
| 4.4.2 原型相似度特征 | 第76-78页 |
| 4.4.3 个体相似度差异特征 | 第78-79页 |
| 4.5 行人再识别算法 | 第79-82页 |
| 4.6 实验及结果分析 | 第82-91页 |
| 4.6.1 实验设置 | 第82-84页 |
| 4.6.2 分组参数性能评估 | 第84-85页 |
| 4.6.3 部件原型参数性能分析 | 第85-87页 |
| 4.6.4 显著性差异距离性能评估 | 第87页 |
| 4.6.5 个体相似度差异特征性能分析 | 第87-88页 |
| 4.6.6 当前算法性能对比 | 第88-91页 |
| 4.7 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪 | 第92-115页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪方法概述 | 第93-96页 |
| 5.2.1 基于时空线索的跨摄像机行人跟踪 | 第93-94页 |
| 5.2.2 基于外观线索的跨摄像机行人跟踪 | 第94-96页 |
| 5.3 摄像机网络拓扑结构估计 | 第96-103页 |
| 5.3.1 出入口检测 | 第96-98页 |
| 5.3.2 拓扑结构估计 | 第98-103页 |
| 5.4 跨摄像机行人跟踪算法 | 第103-107页 |
| 5.4.1 行人信息跨摄像机移交 | 第103-105页 |
| 5.4.2 跨摄像机行人跟踪 | 第105-107页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第107-113页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第107-108页 |
| 5.5.2 拓扑估计算法性能分析 | 第108-110页 |
| 5.5.3 无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪性能分析 | 第110-113页 |
| 5.5.4 与当前算法对比 | 第113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 总结 | 第115-117页 |
| 6.2 展望 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-131页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 附件 | 第134页 |
