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基于运动特征的视频网络多目标匹配和跟踪方法研究

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基于运动特征的视频网络多目标匹配和跟踪方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-21页
  1.1 研究背景与意义第15-16页
  1.2 国内外研究历史与现状第16-19页
    1.2.1 目标跟踪技术现状第16-17页
    1.2.2 目标匹配技术现状第17-19页
  1.3 本文的主要工作第19页
  1.4 本论文的结构安排第19-21页
第二章 目标跟踪匹配基本理论第21-33页
  2.1 目标检测技术第21-22页
    2.1.1 背景差分法第21-22页
  2.2 目标跟踪方法第22-23页
  2.3 目标匹配第23-24页
  2.4 像素点的运动特征第24-32页
    2.4.1 二维目标运动模型第25-28页
    2.4.2 三维目标运动模型第28-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第三章 单目摄像机下目标跟踪技术研究第33-42页
  3.1 引言第33页
  3.2 基于运动的目标跟踪第33-35页
    3.2.1 基于匹配代价的区域对应第33-35页
    3.2.2 代价阈值设定第35页
  3.3 运动情况分析第35-40页
    3.3.1 正常情况第35-36页
    3.3.2 固定物遮挡或进入/离开第36页
    3.3.3 相互遮挡第36-40页
  3.4 跟踪性能评价指标第40页
  3.5 算法分析第40-41页
  3.6 本章小结第41-42页
第四章 基于时空运动轨迹的摄像头间目标匹配第42-54页
  4.1 引言第42页
  4.2 时空运动轨迹第42-46页
    4.2.1 轨迹定义第42-43页
    4.2.2 鲁棒性第43-44页
    4.2.3 目标表征点选取第44-46页
  4.3 基于时空运动轨迹的目标匹配第46-50页
    4.3.1 汉明距离第47页
    4.3.2 基于互信息的相似性度量第47-49页
    4.3.3 改进的相似性度量方法第49-50页
  4.4 路径的最优匹配第50-51页
    4.4.1 完全偶图第50-51页
  4.5 匹配性能评价指标第51-53页
  4.6 本章小结第53-54页
第五章 实验结果及分析第54-83页
  5.1 引言第54页
  5.2 实验环境第54页
  5.3 目标跟踪算法仿真第54-70页
    5.3.1 实验框架第54-55页
    5.3.2 模板更新实现第55页
    5.3.3 无遮挡情况第55-57页
    5.3.4 存在遮挡情况第57-67页
    5.3.5 跟踪性能评价第67-70页
  5.4 目标匹配算法仿真第70-82页
    5.4.1 实验框架第70页
    5.4.2 实验结果第70-78页
    5.4.3 匹配性能评价第78-82页
  5.5 本章小结第82-83页
第六章 总结和展望第83-85页
  6.1 全文总结第83-84页
  6.2 未来工作展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间取得的成果第90-91页

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