| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 智能监控系统的国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 相关领域研究成果 | 第12-13页 |
| 1.2.2 相关技术的发展现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作与内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 智能视频监控系统中的目标匹配相关技术 | 第19-30页 |
| 2.1 智能视频监控系统中的目标匹配 | 第19-20页 |
| 2.2 单摄像机目标跟踪技术 | 第20-23页 |
| 2.3 多摄像机中的目标匹配相关技术 | 第23-28页 |
| 2.3.1 基于外观特征的目标匹配技术 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于局部特征的目标匹配技术 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于时空关联特征的目标匹配技术 | 第26-27页 |
| 2.3.4 基于多特征融合的目标匹配技术 | 第27页 |
| 2.3.5 基于机器学习方法的目标匹配技术 | 第27-28页 |
| 2.4 本文研究思路 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于区域再划分的快速HOG特征提取 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 方向梯度直方图特征介绍 | 第30-34页 |
| 3.2.1 特征的介绍 | 第30-31页 |
| 3.2.2HOG特征的提取流程 | 第31-34页 |
| 3.3 彩色图像HOG特征的快速计算 | 第34-35页 |
| 3.4 利用积分图加速的HOG特征 | 第35-38页 |
| 3.4.1 积分图介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.2 利用积分图加速特征计算 | 第36-38页 |
| 3.5 针对三线性插值过程进行改进的HOG特征 | 第38-41页 |
| 3.5.1 三线性插值过程 | 第38-40页 |
| 3.5.2 基于区域再划分的改进加速方法 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 多尺度局部特征和颜色特征融合的目标匹配技术 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于多尺度划分的Multi Level-HOG特征提取 | 第42-46页 |
| 4.2.1 HOG特征中的区域的划分 | 第42-43页 |
| 4.2.2 单一尺度区域划分的局限性分析 | 第43-44页 |
| 4.2.3 多尺度的区域划分方法 | 第44-46页 |
| 4.3 颜色特征提取 | 第46-48页 |
| 4.3.1 颜色直方图特征的提取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 带有空间分布信息的颜色聚合向量特征提取 | 第47-48页 |
| 4.4 使用MultiLevel-HOG特征和颜色特征融合构造特征向量 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于BPSO-SVM的目标匹配技术 | 第50-63页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 支持向量机介绍 | 第50-56页 |
| 5.2.1 SVM分类算法原理介绍 | 第50-55页 |
| 5.2.2 LIBSVM介绍 | 第55-56页 |
| 5.3 二进制的粒子群优化算法 | 第56-58页 |
| 5.3.1 PSO算法原理 | 第56-57页 |
| 5.3.2 适应离散问题的BPSO算法 | 第57-58页 |
| 5.4 SVM结合BPSO的目标匹配算法 | 第58-62页 |
| 5.4.1 对融合特征进行一次特征选择 | 第58-60页 |
| 5.4.2 多次特征选择算法设计 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第63-77页 |
| 6.1 实验环境 | 第63页 |
| 6.2 改进的HOG特征的性能比较与分析 | 第63-67页 |
| 6.2.1 快速的G-HOG特征的性能实验分析 | 第63-65页 |
| 6.2.2 基于sub-cell提取的HOG特征的性能实验分析 | 第65-66页 |
| 6.2.3 彩色图像基于sub-cell提取的G-HOG特征的性能实验分析 | 第66-67页 |
| 6.3 基于特征融合目标匹配算法的实验分析 | 第67-71页 |
| 6.3.1 多尺度HOG特征的匹配实验分析 | 第67-69页 |
| 6.3.2 基于颜色直方图特征的匹配实验分析 | 第69-70页 |
| 6.3.3 基于颜色聚合向量的匹配实验分析 | 第70-71页 |
| 6.3.4 基于多尺度局部特征和颜色特征相融合的匹配实验分析 | 第71页 |
| 6.4 基于LIBSVM结合BPSO进行特征选择算法的实验分析 | 第71-74页 |
| 6.4.1 对改进HOG特征进行特征选择算法的实验分析 | 第72页 |
| 6.4.2 对颜色直方图特征进行特征选择算法的实验分析 | 第72-73页 |
| 6.4.3 对颜色聚合向量特征进行特征选择算法的实验分析 | 第73页 |
| 6.4.4 对融合特征进行特征选择算法的实验分析 | 第73-74页 |
| 6.5 对单特征和融合特征先后进行特征选择算法的实验分析 | 第74-75页 |
| 6.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 总结 | 第77-78页 |
| 7.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第83-84页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
