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视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究

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视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
  · 研究背景及意义第7-8页
  · 国内外研究动态第8-9页
  · 运动目标检测与跟踪技术研究现状第9-11页
    · 运动目标检测技术研究现状第9-10页
    · 运动目标跟踪技术研究现状第10-11页
  · 运动目标检测与跟踪技术的难点第11页
  · 论文主要内容及安排第11-13页
第二章 基于混合高斯模型的运动目标检测算法第13-23页
  · 混合高斯模型第13-15页
    · 建立模型第13-14页
    · 更新模型第14页
    · 选取背景模型第14-15页
    · 提取前景目标第15页
  · 图像的去噪处理第15-17页
    · 自适应中值滤波第15-16页
    · 形态学处理第16-17页
    · 连通域阈值面积法第17页
  · 算法流程图第17-18页
  · 实验结果与分析第18-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 尺度不变特征提取与匹配算法第23-35页
  · 尺度不变特征原理第23-26页
    · 尺度空间的建立第23-24页
    · 关键点检测与定位第24-25页
    · 关键点方向确定第25页
    · 关键点描述子的生成第25-26页
    · 特征点匹配第26页
  · PCA-SIFT算法和SURF算法第26-27页
    · PCA-SIFT算法第26页
    · SURF算法第26-27页
    · SIFT、PCA-SIFT、SURF三种算法的比较第27页
  · 改进的SIFT算法第27-31页
    · 小波变换第27-29页
    · 尺度空间的建立第29-30页
    · RANSAC算法第30页
    · 算法流程图第30-31页
  · 实验结果及分析第31-33页
  · 本章小结第33-35页
第四章 基于改进SIFT特征的卡尔曼跟踪算法第35-42页
  · Kalman滤波器第35-36页
    · Kalman滤波器原理第35-36页
    · Kalman滤波算法流程第36页
  · 基于改进SIFT特征的卡尔曼滤波跟踪算法第36-37页
  · 实验结果与分析第37-41页
    · Kalman滤波算法第38页
    · 基于改进SIFT特征的卡尔曼滤波跟踪算法第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第五章 压缩感知跟踪算法第42-56页
  · 压缩感知理论第42-46页
    · 稀疏投影矩阵第42-43页
    · 朴素贝叶斯分类器的构建与更新第43-44页
    · Haar-like特征第44-45页
    · 压缩感知算法步骤第45-46页
  · 快速压缩感知算法第46-49页
    · 非常稀疏投影矩阵第47页
    · 朴素贝叶斯分类器的构建与更新第47-48页
    · FCT算法步骤第48-49页
  · 改进的快速压缩感知算法第49-50页
  · 实验结果与分析第50-55页
  · 本章小结第55-56页
主要结论与展望第56-58页
  主要结论第56-57页
  展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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