| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·基于多摄像机的智能视频监控国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·基于多摄像机的智能视频监控相关技术与难点分析 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 基于多摄像机的智能视频监控关键技术分析 | 第19-31页 |
| ·基于多摄像机的智能视频监控基本框架 | 第19-20页 |
| ·目标检测 | 第20-22页 |
| ·目标跟踪 | 第22-23页 |
| ·目标匹配 | 第23-28页 |
| ·基于区域的目标匹配方法 | 第24-26页 |
| ·基于特征点的目标匹配方法 | 第26-27页 |
| ·基于特征融合的目标匹配方法 | 第27-28页 |
| ·其他目标匹配方法 | 第28页 |
| ·基于主轴的目标匹配方法存在问题及改进思路 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于SIFT 和LMedS 算法的基础矩阵鲁棒性估计方法 | 第31-50页 |
| ·对极几何和基础矩阵 | 第31-32页 |
| ·常用基础矩阵估计方法 | 第32-38页 |
| ·线性方法 | 第33-35页 |
| ·非线性迭代方法 | 第35-36页 |
| ·鲁棒性方法 | 第36-38页 |
| ·SIFT 特征点提取匹配及预处理 | 第38-43页 |
| ·SIFT 特征点提取与匹配 | 第39-42页 |
| ·匹配点对集合的预处理 | 第42-43页 |
| ·鲁棒的基础矩阵估计算法 | 第43-48页 |
| ·匹配点的桶分选取算法 | 第43-45页 |
| ·基于 LMedS 和M-estimators 融合的基础矩阵估计算法 | 第45-46页 |
| ·基于Levenberg-Marquardt 算法的基础矩阵非线性优化 | 第46-48页 |
| ·鲁棒的基础矩阵估计算法总流程 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于主轴和对极几何约束的目标匹配方法 | 第50-69页 |
| ·单应性矩阵及其计算方法 | 第50-56页 |
| ·单应性约束和单应性矩阵 | 第50-52页 |
| ·单应性矩阵计算方法 | 第52-53页 |
| ·改进的基于对极几何约束取点计算单应性矩阵优化方法 | 第53-56页 |
| ·主轴匹配基本原理 | 第56-58页 |
| ·改进的主轴提取算法 | 第58-63页 |
| ·基于LMedS 的主轴提取方法及分析 | 第59-60页 |
| ·改进的基于K-L 展开式的主轴提取方法 | 第60-63页 |
| ·基于主轴的目标匹配准则及多目标匹配算法 | 第63-65页 |
| ·基于对极几何约束的二次匹配 | 第65-67页 |
| ·基于主轴和对极几何约束的目标匹配方法总流程 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第69-88页 |
| ·实验平台与参数 | 第69页 |
| ·鲁棒的基础矩阵估计仿真 | 第69-77页 |
| ·评价准则、图像测试源与仿真参数 | 第69-71页 |
| ·仿真结果与比较分析 | 第71-77页 |
| ·基于主轴和对极几何约束的目标匹配方法仿真 | 第77-87页 |
| ·测试视频序列及仿真参数 | 第77页 |
| ·单应性矩阵计算 | 第77-78页 |
| ·基于主轴和对极几何约束的目标匹配 | 第78-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| ·总结 | 第88页 |
| ·展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文、参加科研项目情况 | 第95页 |
