基于多特征融合的目标检测与跟踪算法研究



基于多特征融合的目标检测与跟踪算法研究

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基于多特征融合的目标检测与跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-11页
1 绪论	第11-18页
· 课题的研究背景及意义	第11-12页
· 国内外研究现状与应用前景	第12-15页
· 目标检测及跟踪面临的挑战	第15页
· 论文的主要工作及章节安排	第15-18页
· 论文的主要研究内容	第15-16页
· 章节安排	第16-18页
2 运动目标检测	第18-33页
· 常用的运动目标检测方法	第18页
· 帧差法	第18-22页
· 基于 SILTP 改进的帧差法	第19-20页
· 帧差 LTP 统计距离	第20-22页
· 实验结果与分析	第22页
· 光流法	第22-23页
· 背景差法	第23-26页
· VIBE 算法	第24-26页
· 实验与评价	第26页
· 阴影及光照处理	第26-32页
· 阴影描述	第26-27页
· 阴影消除算法	第27-28页
· 基于 YUV 空间阴影消除	第28-29页
· 基于 SILTP 纹理阴影去除	第29-30页
· 阴影去除	第30-32页
· 本章小结	第32-33页
3 特征提取	第33-50页
· 引言	第33页
· 特征提取	第33-34页
· HSV 颜色特征	第34-37页
· 直方图的匹配算法	第36-37页
· 基于纹理的特征提取	第37-42页
· 局部二值化模式（Local Binary Patterns,LBP）	第37-38页
· LBP 纹理特征提取	第38-42页
· 旋转不变性	第39-40页
· LBP 算子的等价模式	第40-41页
· LBP 描述子生成及相似度量	第41-42页
· 基于 LBP 特征融合的 FAST 角点算法	第42-49页
· FAST 算法原理	第43页
· 改进的 FAST 算法	第43-48页
· 建立高斯尺度空间	第44-45页
· 去除伪角点	第45-46页
· 主方向确定	第46页
· 融合 LBP 特征的角点描述子	第46-47页
· 关键点匹配	第47-48页
· 实验仿真	第48-49页
· 时间性能评价	第48-49页
· 结论及分析	第49-50页
4 基于卡尔曼与 Meanshift 的目标跟踪	第50-64页
· Meanshift 简介	第50-51页
· 均值漂移向量	第51-52页
· 核函数	第51-52页
· Meanshift 在目标跟踪中的应用	第52-55页
· 建立目标模型	第52-53页
· 当前帧候选目标模型	第53页
· 相似度计算	第53-55页
· 改进的 Meanshift 算法	第55-63页
· 目标模型以及反向投影图的建立	第56页
· 基于 kalman 与 Meanshift 结合的目标跟踪	第56-59页
· 遮挡判断	第56-57页
· Kalman 滤波器	第57-58页
· 实验结果与分析	第58-59页
· 去除干扰背景	第59-61页
· 自适应更新窗口	第61-62页
· 实验结果分析	第62-63页
· 本章小结	第63-64页
5 智能监控系统软件设计与实现	第64-68页
· 系统介绍	第64-66页
· 对象及主要函数	第65-66页
· 软件界面及实验结果	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
6 总结与展望	第68-70页
· 总结	第68-69页
· 展望	第69-70页
参考文献	第70-74页
个人简介	第74-75页
在学期间发表论文情况	第75-76页
致谢	第76页

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