视频中运动目标检测与追踪算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第14-20页 |
| 1.3 论文主要创新点与组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 运动目标检测算法和追踪算法相关理论 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 SIFT特征点检测算法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 特征点检测 | 第22-26页 |
| 2.2.2 特征点描述与匹配 | 第26-28页 |
| 2.3 SURF特征点检测算法 | 第28-33页 |
| 2.3.1 局部特征点提取 | 第28-29页 |
| 2.3.2 特征点描述与匹配 | 第29-32页 |
| 2.3.3 分析与总结 | 第32-33页 |
| 2.4 压缩感知 | 第33-37页 |
| 2.4.1 问题的描述 | 第33-34页 |
| 2.4.2 压缩感知理论 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小节 | 第37-38页 |
| 第3章 融合SURF特征的压缩追踪算法 | 第38-53页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 压缩感知追踪算法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 压缩特征提取 | 第39-40页 |
| 3.2.2 训练分类器 | 第40页 |
| 3.2.3 参数更新 | 第40-41页 |
| 3.3 改进追踪算法 | 第41-46页 |
| 3.3.1 SURF特征融合 | 第41-43页 |
| 3.3.2 目标模型更新 | 第43-45页 |
| 3.3.3 改进算法流程 | 第45-46页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第46-52页 |
| 3.4.1 定性分析 | 第46-49页 |
| 3.4.2 定量分析 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 一种鲁棒的时空上下文目标追踪算法 | 第53-66页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 时空上下文追踪算法 | 第54-55页 |
| 4.3 改进的时空上下文算法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 目标的初步定位 | 第55-56页 |
| 4.3.2 遮挡的优化 | 第56-58页 |
| 4.3.3 改进算法的框图及流程 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第59-65页 |
| 4.4.1 实验参数和条件 | 第59-60页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第60-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结和展望 | 第66-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第66-67页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与专利 | 第73页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
