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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,
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。
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