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基于卡尔曼滤波的多区域联合人体运动跟踪的研究与应用

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基于卡尔曼滤波的多区域联合人体运动跟踪的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-19页
  · 课题背景第10-11页
  · 研究现状第11-13页
  · 运动跟踪综述第13-15页
    · 卡尔曼滤波跟踪算法第13页
    · 粒子滤波跟踪算法第13-14页
    · 均值平移跟踪算法第14-15页
  · 视频人体运动跟踪的难点第15-16页
  · 课题研究的主要内容第16-18页
  · 本文的组织结构第18-19页
第2章 图像配准第19-24页
  · 引言第19-20页
  · Harris 角点检测第20-21页
  · 角点匹配第21-22页
  · 变换矩阵求解第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 目标特征提取及处理第24-35页
  · 颜色空间第24-28页
    · RGB 颜色空间模型第24页
    · HSV 颜色空间模型第24-26页
    · RGB 格式转HSV 格式第26-28页
    · HSV 与RGB 的比较第28页
  · 目标特征模型第28-34页
    · 特征选择第29-30页
    · HSV 空间颜色直方图第30-31页
    · 目标初始特征模型第31-32页
    · 目标区域候选模型第32-33页
    · 自适应特征模型第33-34页
  · 特征模型匹配算法第34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 均值平移跟踪算法第35-44页
  · 均值平移理论第35-39页
  · 目标跟踪中的Mean Shift第39-41页
  · 均值平移跟踪系统流程及实验结果第41-43页
  · 本章小结第43-44页
第5章 卡尔曼滤波预测跟踪算法第44-60页
  · 卡尔曼滤波第44-48页
    · 卡尔曼滤波预测算法第44-45页
    · Kalman Filter 参数说明及定义第45-46页
    · 大道速滑Kalman Filter 预测模型第46-48页
  · 单区域卡尔曼滤波预测跟踪算法第48-54页
    · 目标模型描述第48-49页
    · 单区域卡尔曼滤波预测第49页
    · 运动目标定位第49-53页
    · 实验结果第53-54页
  · 多区域Kalman Filter 预测跟踪算法第54-56页
    · 多区域定位第55-56页
    · 实验结果第56页
  · 遮挡问题处理第56-59页
    · 单区域Kalman Filter 预测跟踪遮挡处理第58-59页
    · 多区域Kalman Filter 预测跟踪遮挡问题的处理第59页
  · 本章小结第59-60页
第6章 实验系统构成和数据分析第60-65页
  · 实验系统构成第60-61页
  · 实验参数选取第61-62页
  · 实验结果分析第62-64页
  · 本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-73页
攻读学位期间发表的学术论文第73-74页
致谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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