无重叠视域中多摄像头目标检测与匹配

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无重叠视域中多摄像头目标检测与匹配

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无重叠视域中多摄像头目标检测与匹配

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-24页
· 引言	第11-12页
· 课题研究背景及意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-20页
· 运动目标检测研究现状	第14-16页
· 运动目标跟踪研究现状	第16-18页
· 运动目标表现模型研究现状	第18-19页
· 无重叠视域目标匹配研究现状	第19-20页
· 无重叠视域多摄像头检测与匹配的难点	第20-21页
· 本文的研究工作及创新点	第21-24页
第二章自适应扭曲背景差分运动目标检测	第24-37页
· 扭曲背景差分模型	第24-29页
· 背景差分法	第24-26页
· 扭曲背景差分模型	第26-29页
· 自适应扭曲背景差分运动目标检测	第29-32页
· 自适应扭曲背景差分模型建立	第30-32页
· 实验结果与分析	第32-36页
· 本章小结	第36-37页
第三章基于双重信息的粒子滤波目标跟踪	第37-49页
· 粒子滤波法	第37-41页
· 基于 HOG 和颜色双重信息粒子滤波的运动目标跟踪方法	第41-46页
· 运动目标的系统模型	第42页
· 特征提取	第42-44页
· 相似性度量函数的建立	第44-45页
· HOG 和颜色特征的融合策略	第45-46页
· 双重信息自适应粒子滤波跟踪算法过程	第46页
· 实验结果与分析	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
第四章基于区域 SIFT 特征的目标表现模型建立	第49-61页
· 目标表现模型概述	第49-51页
· 基于直方图特征的表现模型	第50页
· 基于颜色特征的表现模型	第50-51页
· 基于纹理特征的表现模型	第51页
· 基于区域 SIFT 特征的表现模型建立	第51-56页
· 空间极值点坐标检测	第53-54页
· 精确定位极值点	第54页
· 关键点方向的确定	第54-55页
· 关键点描述算子生成	第55-56页
· 实验结果与分析	第56-60页
· 本章小结	第60-61页
第五章基于 LDA 模型无重叠视域多摄像机的目标匹配	第61-73页
· 无重叠视域目标匹配的相关介绍	第61-63页
· LDA 模型	第63-67页
· LDA 模型简介	第63-64页
· LDA 模型的模型表示	第64-65页
· LDA 模型的参数估计过程	第65-66页
· LDA 模型新样本的推断过程	第66-67页
· 基于 LDA 模型在无重叠视域的匹配的基本运行过程	第67-69页
· 目标表现模型的建立	第67-68页
· 不同 LDA 模型之间的主题联系	第68页
· 度量标准以及匹配方法	第68-69页
· 整体框架以及具体模块设计	第69-70页
· 实验结果及分析	第70-71页
· 本章小结	第71-73页
第六章总结与展望	第73-75页
· 论文工作总结	第73-74页
· 存在的不足与展望	第74-75页
参考文献	第75-81页
攻读硕士学位期间公开发表论文	第81-82页
致谢	第82-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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