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基于直方图和混合高斯模型的摄像机移动检测

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基于直方图和混合高斯模型的摄像机移动检测
[硕士毕业论文]
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-10 页
第一章 绪论第10-15 页
  · 概述第10-11 页
  · 摄像机移动检测研究现状及问题分析第11-13 页
  · 本文主要研究内容及结构安排第13-15 页
第二章 基于直方图的干扰检测第15-22 页
  · 概述第15 页
  · 场景变换检测常用方法第15-17 页
    · 模板匹配第15-16 页
    · 颜色直方图匹配第16-17 页
  · 基于多种直方图匹配方法的检测第17-19 页
    · 颜色直方图的差异性第17-18 页
    · L1R 直方图的差异性第18 页
    · 梯度方向直方图的差异性第18-19 页
  · 基于直方图的检测流程及分析第19-22 页
第三章 基于混合高斯模型的干扰检测第22-42 页
  · 概述第22 页
  · EM 算法基本原理第22-24 页
  · 混合高斯背景模型参数估计第24-31 页
  · 单高斯背景模型典型算法第31-33 页
  · 混合高斯背景模型典型算法第33-40 页
    · 混合高斯模型的参数初始化第34-35 页
    · 混合高斯模型的参数更新第35-36 页
    · 场景背景的选取第36-37 页
    · 运动前景检测第37-38 页
    · 高斯模型比较与选择第38-40 页
  · 实验分析及混合高斯检测流程第40-42 页
第四章 基于跟踪算法的干扰检测第42-50 页
  · 运动目标跟踪算法介绍第42-44 页
  · 基于Kalman 滤波的运动目标跟踪第44-50 页
    · Kalman 滤波基本原理第45-48 页
    · Kalman 滤波器在运动目标跟踪中的应用第48-50 页
第五章 实验结果及分析第50-56 页
  · 实验结果第50-54 页
  · 结果分析第54-56 页
第六章 总结与展望第56-57 页
  · 工作总结第56 页
  · 研究展望第56-57 页
参考文献第57-60 页
致谢第60-61 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第61 页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面。
 
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