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基于Kinect的行人数量统计研究
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基于Kinect的行人数量统计研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-19页
　　1.1 课题研究背景、目的及意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-17页
　　1.3 本文主要研究内容及组织结构第17-19页
　　　　1.3.1 本文主要工作第17页
　　　　1.3.2 论文的章节安排第17-19页
第2章 Kinect深度图像修复第19-29页
　　2.1 Kinect工作原理及误差分析第19-22页
　　　　2.1.1 Kinect工作原理第19-20页
　　　　2.1.2 Kinect误差及原因分析第20-22页
　　2.2 Kinect标定与深度图修复第22-27页
　　　　2.2.1 深度图和彩色图像的对齐第22-24页
　　　　2.2.2 基于背景填充的深度图初步修复第24-25页
　　　　2.2.3 基于双边滤波器的空洞填充第25-27页
　　2.3 本章小结第27-29页
第3章 基于深度图和彩色图的行人目标提取第29-59页
　　3.1 深度图像的预处理第29-31页
　　3.2 深度图像中的行人目标识别第31-44页
　　　　3.2.1 深度图像分割第31-39页
　　　　3.2.2 基于分水岭算法的行人目标提取第39-44页
　　3.3 基于HOG和SVM的彩色图像中行人目标提取第44-52页
　　　　3.3.1 强烈阳光下深度信息的失真第44-45页
　　　　3.3.2 方向梯度直方图(HOG)特征第45-48页
　　　　3.3.3 支持向量机第48-52页
　　3.4 实验结果及分析第52-57页
　　3.5 本章小结第57-59页
第4章 行人多目标跟踪第59-73页
　　4.1 基于Mean Shift算法视频目标跟踪第59-64页
　　　　4.1.1 视频运动目标跟踪概述第59-60页
　　　　4.1.2 MeanShift跟踪算法第60-64页
　　4.2 基于卡尔曼滤波器的行人目标预测第64-67页
　　　　4.2.1 卡尔曼滤波算法第64-66页
　　　　4.2.2 行人目标的运动模型第66-67页
　　4.3 基于卡尔曼滤波器与Mean Shift算法的行人目标跟踪第67-69页
　　　　4.3.1 视频中行人目标的匹配第67-68页
　　　　4.3.2 更新状态向量第68-69页
　　4.4 实验结果与分析第69-71页
　　4.5 本章小结第71-73页
第5章 总结与展望第73-75页
　　5.1 总结第73页
　　5.2 未来研究展望第73-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-83页
硕士期间发表的论文第83-85页
作者简介第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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