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动态背景下的视频目标检测与跟踪研究

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动态背景下的视频目标检测与跟踪研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-15页
  1.1 选题背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 目标检测研究现状第11-12页
    1.2.2 目标跟踪研究现状第12-14页
  1.3 本文主要研究内容第14-15页
2 动态背景下运动目标检测算法分析第15-27页
  2.1 基于光流法的运动目标检测第15-19页
    2.1.1 运动场第15-16页
    2.1.2 光流计算方法第16-18页
    2.1.3 光流法目标检测仿真实验第18-19页
  2.2 基于背景补偿法的运动目标检测第19-24页
    2.2.1 图像匹配第19-23页
    2.2.2 全局运动参数估计及运动补偿第23-24页
  2.3 块匹配算法第24-25页
  2.4 基于块匹配的背景补偿算法实验及分析第25-26页
  2.5 本章小结第26-27页
3 基于改进的背景补偿算法目标检测研究第27-38页
  3.1 背景补偿算法改进方案第27-29页
  3.2 尺度空间建立第29-31页
  3.3 特征点提取及生成第31页
  3.4 基于FLANN的特征匹配第31-32页
  3.5 外点滤除第32-34页
    3.5.1 剔除目标点第32页
    3.5.2 基于RANSAC的错误匹配点滤除第32-34页
  3.6 背景补偿及获取运动目标第34页
  3.7 改进背景补偿算法实验及分析第34-37页
  3.8 本章小结第37-38页
4 基于TLD的目标跟踪算法研究第38-51页
  4.1 TLD理论及目标模型第38-40页
  4.2 TLD检测模块第40-43页
    4.2.1 方差分类器第42页
    4.2.2 集合分类器第42-43页
    4.2.3 最近邻分类器第43页
  4.3 TLD跟踪模块第43-45页
  4.4 TLD学习模块第45-48页
    4.4.1 P-N学习第46-47页
    4.4.2 P-N学习在TLD算法中的应用第47-48页
  4.5 TLD综合模块第48-50页
  4.6 本章小结第50-51页
5 改进的TLD目标跟踪算法研究第51-66页
  5.1 TLD算法改进方案第51-57页
    5.1.1 颜色空间模型及颜色特征表示方法第52-54页
    5.1.2 颜色分类器第54-55页
    5.1.3 TLD中颜色分类器实现第55-57页
  5.2 改进TLD算法的实验结果及分析第57-63页
  5.3 基于背景补偿和TLD的运动目标自动跟踪第63-65页
    5.3.1 算法实现第63页
    5.3.2 运动目标自动检测和跟踪实验及分析第63-65页
  5.4 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
  6.1 总结第66-67页
  6.2 展望第67-68页
参考文献第68-71页
个人简历与研究成果第71-72页
致谢第72页

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