基于视频的运动目标提取算法研究
| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于运动信息的检测算法 | 第12-13页 |
| ·基于特征的目标检测方法 | 第13页 |
| ·运动目标检测存在的问题 | 第13-14页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·本文主要的研究内容以及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 运动目标检测相关算法 | 第16-21页 |
| ·帧差法 | 第16-17页 |
| ·减背景法 | 第17-19页 |
| ·背景减法的原理和过程 | 第18页 |
| ·W4方法 | 第18-19页 |
| ·背景减除法的总结 | 第19页 |
| ·光流法 | 第19-21页 |
| 第3章 典型的背景建模算法 | 第21-36页 |
| ·基于单高斯模型的背景减除法 | 第21-23页 |
| ·单高斯模型的建立 | 第21-22页 |
| ·单高斯模型的更新 | 第22-23页 |
| ·基于混合高斯模型的背景减除法 | 第23-26页 |
| ·混合高斯模型的基本思想 | 第23-24页 |
| ·混合高斯模型的初始化 | 第24-25页 |
| ·混合高斯模型的更新 | 第25-26页 |
| ·基于高斯模型的算法的优缺点分析 | 第26-27页 |
| ·基于非参数的背景建模算法 | 第27-34页 |
| ·密度估计量的基本性质 | 第28-29页 |
| ·非参数估计的通用表达式 | 第29-30页 |
| ·核密度背景模型的定义 | 第30-32页 |
| ·核密度背景模型的基本流程 | 第32-34页 |
| ·基于非参数估计的背景减除法的总结 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于码本的背景减除法 | 第36-49页 |
| ·码本模型的相关描述 | 第36-41页 |
| ·码本模型的基本原理 | 第36-37页 |
| ·码本模型的基本步骤 | 第37-39页 |
| ·码本模型的优缺点 | 第39-41页 |
| ·改进的码本模型 | 第41-48页 |
| ·滑动平均算法 | 第41-42页 |
| ·滑动平均算法实验分析 | 第42-44页 |
| ·背景模型的更新 | 第44-45页 |
| ·背景模型的建立 | 第45-46页 |
| ·背景模型的前景检测 | 第46-47页 |
| ·目标检测的总体流程 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验分析与比较 | 第49-55页 |
| ·人体运动的捕获 | 第49-51页 |
| ·背景场景的变化 | 第51-52页 |
| ·重复性运动的背景 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
