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基于图切的视频运动目标检测

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基于图切的视频运动目标检测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 论文研究背景及意义第10-11页
  · 视频监控研究现状第11-12页
  · 基于视频的目标检测方法第12-14页
  · 论文的研究内容和结构安排第14-16页
第2章 马尔科夫随机场和图切算法第16-27页
  · 马尔科夫随机场理论第16-19页
    · 马尔科夫性第16-17页
    · 随机场的定义第17-18页
    · 马尔科夫随机场和吉布斯随机场的等价性第18-19页
    · MAP‐MRF 体系第19页
  · 图切算法介绍第19-27页
    · 图切的基础理论第19-22页
      · 网络图第19-21页
      · 图像构成网络图第21-22页
    · 图切算法发展过程第22-23页
    · 图切存在的技术问题及解决办法第23-27页
      · 能量函数的构造第24-25页
      · 能量函数最小化优化方法第25-27页
第3章 基于 ROI 的视频运动目标自适应图切检测第27-45页
  · 引言第27页
  · ROI 技术第27-29页
    · ROI 的特点和应用第28页
    · ROI 的研究现状第28-29页
  · 基于 ROI 的视频运动目标自适应图切算法第29-35页
    · 能量函数的提出第30-32页
    · 参数的卡尔曼预测第32-33页
    · ROI 提取第33-34页
    · ROI 优化流量参数及流量分配第34-35页
    · 运动目标检测与背景更新第35页
  · 实验结果和分析第35-44页
    · 卡尔曼参数预测对实验结果的影响第35-39页
    · ROI 选取对实验结果的影响第39页
    · 最终实验结果分析第39-44页
  · 结论第44-45页
第4章 高阶优化图切检测算法第45-62页
  · 引言第45-46页
  · 欧拉弹力模型优化图切算法第46-54页
    · 欧拉弹力模型理论知识第46-49页
      · 曲率第46页
      · 欧拉弹力模型第46-47页
      · 离散化过程第47-49页
    · 欧拉弹力模型优化图切算法第49页
    · 欧拉弹力模型优化后实验结果与分析第49-54页
  · 基于高阶马尔科夫随机场模型的图切检测第54-61页
    · 高阶马尔科夫随机场模型第54-57页
    · 高阶马尔科夫随机场目标检测第57-58页
    · 高阶马尔科夫随机场实验结果与分析第58-61页
  · 结论第61-62页
第5章 总结和展望第62-64页
  · 总结第62-63页
  · 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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