单目视觉多行人目标检测与跟踪技术研究

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单目视觉多行人目标检测与跟踪技术研究

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单目视觉多行人目标检测与跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
1 绪论	第11-21页
· 研究的背景及意义	第11-13页
· 研究的背景	第11-12页
· 技术难点及研究意义	第12-13页
· 行人检测技术研究现状	第13-18页
· 行人检测技术概述	第13-14页
· 基于计算机视觉的行人检测技术	第14-17页
· 存在的问题与不足	第17-18页
· 论文主要内容及章节安排	第18-19页
· 本章小结	第19-21页
2 单目视觉多行人目标检测技术	第21-31页
· 单目视觉下行人图像特点分析及检测方案	第21-26页
· 行人信息采集方式及图像特点	第21-23页
· 多行人目标检测方法分析	第23-25页
· 垂直单目视觉下基于头部特征的多行人目标检测	第25-26页
· 垂直单目视觉下头部检测方法分析	第26-28页
· 基于多特征的头部目标检测方案的提出	第28-30页
· 垂直单目视觉下行人头部特征分析	第28-29页
· 基于多特征的头部目标检测方案的提出	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
3 彩色图像中多头部目标分割与识别	第31-69页
· 概述	第31-32页
· 彩色图像中的发色检测与分割	第32-37页
· 人头部发色在彩色空间中的分布	第32-34页
· 发色的色度概率分布模型	第34-35页
· 发色检测	第35页
· 实际图像分割效果对比实验	第35-37页
· 基于均值偏移的头部目标分割	第37-52页
· 算法提出的背景	第37页
· mean shift 理论基础	第37-39页
· 基于mean shift 的彩色图像分割	第39-41页
· 影响算法性能的主要因素分析	第41-42页
· 基于相关性比较的带宽自动计算方法的提出	第42-45页
· 基于相关性比较的带宽自动计算方法	第45-49页
· 一种改进的mean shift 图像分割算法	第49-52页
· 候选目标提取方案	第52-53页
· 基于头部发色特征和轮廓特征的自动人头识别	第53-63页
· 头部区域发色评价模型	第53-55页
· 头部区域圆存在性评价模型	第55-63页
· 实验结果及分析	第63-66页
· 本章小结	第66-69页
4 彩色图像序列中多头部目标快速检测	第69-85页
· 引言	第69-70页
· 视频序列中运动目标检测	第70-77页
· 运动目标检测技术	第70-72页
· 基于彩色边缘和三帧差分的头部目标运动检测	第72-77页
· 行人运动区域提取与头部目标识别	第77-82页
· 行人运动区域提取	第77-80页
· 头部区域快速提取与识别	第80-82页
· 实验结果及分析	第82-84页
· 本章小结	第84-85页
5 基于改进mean shift 算法的行人头部目标跟踪	第85-105页
· 引言	第85-86页
· mean shift 跟踪算法概述及用于行人头部目标跟踪的不足	第86-90页
· 目标模型的描述	第86-87页
· 候选模型的描述	第87页
· 相似性函数	第87-88页
· 目标定位	第88-89页
· mean shft 跟踪算法描述及用于头部目标跟踪存在的不足	第89-90页
· 基于改进mean shift 的行人跟踪算法	第90-101页
· 融合LTP 纹理模型和颜色模型的头部目标描述	第90-96页
· 基于方向信息与核匹配的初始点选择	第96-99页
· 尺度自适应的头部目标跟踪与目标更新策略	第99-101页
· 实验结果及分析	第101-104页
· 本章小结	第104-105页
6 序列图像中的多行人目标自动检测与跟踪	第105-117页
· 概述	第105-106页
· 多行人目标的自动检测与跟踪方法	第106-109页
· 方法描述	第106-107页
· 实现流程	第107-109页
· 典型场景下行人检测系统实验结果与分析	第109-115页
· 实验坏境及实验过程描述	第109-110页
· 智能视频监控场景下的多行人目标检测	第110-112页
· 公交乘客上下车场景下的多行人目标检测	第112-115页
· 本章小结	第115-117页
7 总结与展望	第117-121页
· 总结	第117-118页
· 研究展望	第118-121页
致谢	第121-123页
参考文献	第123-130页
附录	第130-131页
A. 攻读博士学位期间发表的论文	第130页
B. 攻读博士学位期间公开的发明专利	第130-131页
C. 攻读博士学位期间参加的主要科研项目	第131页
D. 攻读博士学位期间获得的奖励	第131页

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