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运动目标检测和跟踪算法研究

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运动目标检测和跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
创新点摘要	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
· 本课题研究背景及意义	第10-11页
· 目标跟踪研究现状	第11-12页
· 粒子滤波的研究现状	第12页
· 本文所做的工作	第12-13页
· 论文安排	第13-14页
第二章相关理论分析	第14-26页
· 估计理论	第14-15页
· 滤波算法	第15页
· 贝叶斯公式	第15-16页
· 贝叶斯滤波	第16-18页
· 卡尔曼滤波器	第18-19页
· 粒子滤波	第19-25页
· 蒙特卡罗方法	第20页
· 贝叶斯重要性采样	第20-21页
· 采样尺度	第21-22页
· 重要性采样函数	第22-23页
· 重采样	第23-24页
· 粒子状态转移	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第三章运动目标检测	第26-33页
· 背景模型	第26页
· 变化区域	第26-27页
· 更新背景模型	第27-28页
· 阴影检测	第28-29页
· HSI 彩色模型	第28-29页
· 基于HSI 彩色模型的运动目标阴影检测	第29页
· 实验结果	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
第四章基于粒子滤波的单目标跟踪	第33-45页
· 目标跟踪	第33-40页
· 颜色空间	第33-35页
· 颜色直方图	第35-36页
· 目标先验知识	第36页
· 权值的设定	第36-37页
· 粒子状态转移	第37页
· 粒子传播半径B_k 动态调整	第37-39页
· 系统观测	第39-40页
· 目标状态估计计算	第40页
· 基于粒子滤波的相关跟踪算法流程	第40-41页
· 实验结果与分析	第41-44页
· 本章小结	第44-45页
第五章基于粒子滤波的多目标跟踪	第45-53页
· K 均值聚类算法	第45-46页
· 初始帧聚类分析算法流程	第46-47页
· 粒子的初始化	第47页
· 提取观察模型	第47-48页
· 背景及其高斯混合模型	第48页
· 状态转移	第48页
· 遮挡判定以及处理	第48-50页
· 多目标跟踪算法	第50页
· 实验结果及分析	第50-52页
· 本章小结	第52-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-57页
发表文章	第57-58页
致谢	第58-59页
详细摘要	第59-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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