基于步态识别的人体目标检测与跟踪

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基于步态识别的人体目标检测与跟踪

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基于步态识别的人体目标检测与跟踪

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-9页
序言	第9-12页
1 引言	第12-19页
1.1 选题背景及研究意义	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 目标检测研究现状	第12-14页
1.2.2 步态识别研究现状	第14-15页
1.2.3 目标跟踪技术研究现状	第15-16页
1.3 研究难点	第16-17页
1.4 本文的创新点	第17页
1.5 本文各章内容安排	第17-19页
2 人体目标检测	第19-33页
2.1 背景差分法	第19-24页
2.1.1 单高斯模型	第20-21页
2.1.2 混合高斯背景模型	第21-22页
2.1.3 Vibe算法	第22-24页
2.2 帧间差分法	第24-26页
2.3 改进的Vibe人体目标检测算法	第26-29页
2.3.1 目标分类	第26-27页
2.3.2 PVibe目标检测算法	第27-29页
2.4 实验结果和分析	第29-31页
2.5 本章小结	第31-33页
3 步态识别	第33-44页
3.1 步态周期检测	第33-34页
3.2 步态特征的提取	第34-37页
3.2.1 步态特征提取方法	第34页
3.2.2 基于轮廓的步态特征提取算法	第34-37页
3.3 基于神经网络的步态识别	第37-41页
3.4 实验结果及分析	第41-43页
3.5 本章小结	第43-44页
4 人体目标跟踪	第44-60页
4.1 粒子滤波跟踪算法	第44-46页
4.2 基于光流的目标跟踪	第46-49页
4.3 改进的光流跟踪算法	第49-54页
4.3.1 特征点提取	第50-51页
4.3.2 运动估计	第51-53页
4.3.3 金字塔LK-MVE跟踪算法实现	第53-54页
4.4 实验结果及分析	第54-59页
4.5 本章小结	第59-60页
5 总结与展望	第60-62页
5.1 工作总结	第60页
5.2 工作展望	第60-62页
参考文献	第62-66页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果	第66-68页
学位论文数据集	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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