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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,
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。
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