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智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究

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智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-15页
  1.1 论文研究的背景与意义第11-12页
  1.2 相关研究进展第12页
  1.3 本文的框架结构第12-15页
第2章 图像预处理以及特征点介绍第15-33页
  2.1 图像预处理第15-24页
    2.1.1 灰度变换第15-19页
    2.1.2 图像平滑第19-23页
    2.1.3 二值图像的形态学处理第23-24页
  2.2 SURF相关知识介绍第24-31页
    2.2.1 SURF算法第25-28页
    2.2.2 SURF实验分析第28-29页
    2.2.3 SURF与其他特征描述子比较第29-31页
  2.3 本章小结第31-33页
第3章 改进的GMM背景建模算法第33-49页
  3.1 运动目标检测算法概述第33-34页
    3.1.1 光流法第33页
    3.1.2 时间差分第33-34页
    3.1.3 背景差分第34页
  3.2 GMM背景建模算法第34-38页
    3.2.1 混合高斯模型的基本原理第34-37页
    3.2.2 混合高斯模型的参数更新第37-38页
  3.3 改进的GMM背景建模算法第38-41页
    3.3.1 改进的参数更新方式第38-40页
    3.3.2 改进的GMM算法流程第40-41页
  3.4 实验与分析第41-47页
    3.4.1 传统的GMM背景建模算法的检测结果第41-43页
    3.4.2 改进的GMM背景建模算法的检测结果第43-44页
    3.4.3 实验数据分析第44-47页
  3.5 本章小结第47-49页
第4章 改进的MS运动目标跟踪算法第49-65页
  4.1 MS跟踪算法第49-55页
    4.1.1 目标表示第50-53页
    4.1.2 相似度函数第53页
    4.1.3 目标定位第53-55页
  4.2 改进的MS跟踪算法第55-58页
    4.2.1 SURF特征提取及特征匹配第55-56页
    4.2.2 SURF特征点的偏移量第56页
    4.2.3 跟踪结果的计算第56-57页
    4.2.4 改进的MS算法流程第57-58页
  4.3 实验与分析第58-63页
    4.3.1 MS算法的跟踪结果第59页
    4.3.2 SURF算法的跟踪结果第59-60页
    4.3.3 改进的MS算法的跟踪结果第60-61页
    4.3.4 实验数据分析第61-63页
  4.4 本章小结第63-65页
第5章 引入仿射变换的运动目标跟踪算法第65-77页
  5.1 仿射变换第65-67页
  5.2 引入仿射变换的改进MS算法第67-72页
    5.2.1 仿射变换参数的求解第67-68页
    5.2.2 目标尺寸的计算第68-70页
    5.2.3 目标位置的更新第70-71页
    5.2.4 引入仿射变换的算法流程第71-72页
  5.3 实验与分析第72-76页
    5.3.1 没引入仿射变换的改进MS算法的跟踪结果第72-73页
    5.3.2 引入仿射变换后的改进MS算法的跟踪结果第73页
    5.3.3 实验数据分析第73-76页
  5.4 本章小结第76-77页
第6章 总结和展望第77-81页
  6.1 全文总结第77-78页
  6.2 研究展望第78-81页
参考文献第81-85页
致谢第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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