基于卡尔曼滤波的运动目标检测与跟踪技术研究

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基于卡尔曼滤波的运动目标检测与跟踪技术研究

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基于卡尔曼滤波的运动目标检测与跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-14页
· 课题研究的背景与意义	第8-9页
· 课题的研究现状和研究方法	第9-13页
· 国内外研究现状	第9-10页
· 目前主要的研究方法	第10-13页
· 本文的研究内容及结构安排	第13-14页
第二章目标检测技术	第14-25页
· 常用目标检测方法	第14-15页
· 光流法	第14页
· 帧间差分法	第14-15页
· 背景差分法	第15页
· 高斯混合背景模型	第15-17页
· 目标的分割	第17-22页
· 阈值分割	第17-18页
· 阴影抑制	第18-20页
· 图像形态学处理	第20-22页
· 目标特征提取	第22-24页
· 连通域分析	第22-23页
· 特征提取	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章基于Kalman滤波的目标跟踪方法	第25-36页
· 目标跟踪方法概述	第25-26页
· 基于匹配的跟踪方法	第25-26页
· 基于运动估计的跟踪方法	第26页
· 基于神经网络的跟踪方法	第26页
· 贝叶斯滤波理论	第26-30页
· 贝叶斯估计	第27-28页
· Kalman滤波原理	第28-30页
· 基于Kalman滤波的目标跟踪	第30-33页
· 跟踪特征值的选择	第31页
· 运动估计模型	第31-33页
· 模型更新	第33页
· 实验结果与分析	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章基于CamShift的目标跟踪方法	第36-51页
· MeanShift算法基础	第36-41页
· 无参密度估计理论	第36-37页
· MeanShift算法原理	第37-39页
· MeanShift算法跟踪过程	第39-41页
· 基于CamShift算法的目标跟踪	第41-47页
· 彩色模型	第42-43页
4.2.2 直方图背投影(Histogram Backproject)	第43-45页
· CamShift算法实现过程	第45-46页
· 实验结果与分析	第46-47页
· 基于Kalman预测的CamShift目标跟踪算法	第47-50页
· 算法实现过程	第47-48页
· 实验结果与分析	第48-50页
· 本章小结	第50-51页
第五章总结与展望	第51-53页
· 全文总结	第51页
· 未来工作展望	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-55 页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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