基于复杂环境视频序列的运动目标检测研究

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基于复杂环境视频序列的运动目标检测研究

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基于复杂环境视频序列的运动目标检测研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-11页
注释表	第11-13页
缩略词	第13-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 研究背景及意义	第14-16页
1.2 国内外研究现状	第16-18页
1.2.1 静止复杂环境下运动目标检测	第16-17页
1.2.2 运动复杂环境下运动目标检测	第17-18页
1.3 论文主要工作及章节安排	第18-20页
第二章基于复杂环境视频序列的背景模型分析	第20-29页
2.1 静止复杂环境下背景特点与建模分析	第20-25页
2.1.1 阴影干扰背景	第20-23页
2.1.2 纹理缺乏背景	第23-25页
2.1.3 场景抖动背景	第25页
2.2 运动复杂环境下背景特点与建模分析	第25-28页
2.2.1 旋转变化背景	第25-26页
2.2.2 尺度变化背景	第26-27页
2.2.3 视角变化背景	第27-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第三章静止复杂环境视频序列下背景建模与目标检测	第29-58页
3.1 基于局部融合特征的背景建模与目标检测	第29-38页
3.1.1 单高斯模型与传统混合高斯模型	第29-30页
3.1.2 构建局部融合特征	第30-34页
3.1.3 建立LFGMM模型	第34-35页
3.1.4 模型参数更新机制	第35-36页
3.1.5 目标检测与总体算法流程	第36-38页
3.2 联合变分贝叶斯学习的背景建模与目标检测	第38-49页
3.2.1 LFGMM的贝叶斯框架	第38-39页
3.2.2 变分贝叶斯学习估算LFGMM模型参数	第39-43页
3.2.3 分布参数最优化	第43-46页
3.2.4 模型参数更新机制	第46-47页
3.2.5 目标检测与总体算法流程	第47-49页
3.3 实验结果与分析	第49-57页
3.3.1 评估指标	第49-50页
3.3.2 实验参数分析与设置	第50页
3.3.3 算法的鲁棒性对比与验证	第50-53页
3.3.4 算法的精度对比	第53-55页
3.3.5 不同运动状态下的目标检测性能验证	第55-56页
3.3.6 算法的处理速度分析	第56-57页
3.4 本章小结	第57-58页
第四章运动复杂环境视频序列下背景建模与目标检测	第58-78页
4.1 联合匹配跟踪的背景补偿	第58-67页
4.1.1 改进的MORB特征匹配点	第58-61页
4.1.2 基于区域随机点的LKR光流跟踪点	第61-64页
4.1.3 联合匹配跟踪的置信特征点	第64-66页
4.1.4 基于单应性矩阵与插值变换的背景补偿	第66-67页
4.2 基于区域双模高斯的背景建模	第67-70页
4.2.1 建立区域双模高斯模型	第67-68页
4.2.2 模型参数补偿与更新	第68-70页
4.3 目标检测与总体算法流程	第70页
4.3.1 目标检测	第70页
4.3.2 总体算法流程	第70页
4.4 实验结果与分析	第70-76页
4.4.1 实验参数分析与设置	第72页
4.4.2 算法的鲁棒性验证实验	第72-73页
4.4.3 算法的精度对比	第73-76页
4.4.4 算法的处理速度分析	第76页
4.5 本章小结	第76-78页
第五章总结与展望	第78-80页
参考文献	第80-85页
致谢	第85-86页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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