尺度自适应的扩展Mean shift跟踪算法



尺度自适应的扩展Mean shift跟踪算法

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尺度自适应的扩展Mean shift跟踪算法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-15页
· 课题的背景和意义	第8-10页
· 人工智能	第8页
· 计算机视觉	第8-9页
· 智能视频监视	第9页
· 目标跟踪	第9-10页
· 课题研究现状	第10-12页
· 目标跟踪的发展	第10页
· 目标跟踪的应用	第10-11页
· 目标跟踪的难点	第11-12页
· 主要研究内容和工作	第12-13页
· 论文结构安排	第13-15页
第二章相关知识介绍	第15-22页
· 目标跟踪介绍	第15-17页
· 目标跟踪的过程	第15页
· 目标表示的种类	第15-16页
· 目标特征的描述	第16-17页
· 目标判定的方法	第17页
· 目标跟踪算法介绍	第17-20页
· 自下向上思想	第17-20页
· 自上向下思想	第20页
· 目标跟踪尺度变换	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第三章运动目标表示	第22-35页
· 目标颜色表示	第22-25页
· 颜色原理	第22-23页
3.1.2 RGB 编码方式	第23-24页
3.1.3 HIS 编码方式	第24-25页
· 目标纹理表示	第25-29页
· 纹理原理	第25-26页
3.2.2 基本 LBP 算子	第26-27页
3.2.3 扩展 LBP 算子	第27-29页
· 直方图表示	第29-33页
· 灰度直方图原理	第29-31页
· 颜色直方图原理	第31-33页
3.4 Mean shift 算法中目标表示	第33-34页
· 颜色直方图表示法	第33页
· 纹理直方图表示法	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第四章运动目标跟踪	第35-55页
4.1 Mean shift 迭代思想	第35-40页
4.1.1 原始的 Mean shift	第35-36页
4.1.2 扩展的 Mean shift	第36-38页
4.1.3 Mean shift 的均值偏移	第38-40页
4.2 基于颜色的 Mean shift 跟踪算法	第40-44页
· 目标表示	第40-41页
· 相似度判断	第41页
· 跟踪实现	第41-44页
4.3 基于加权的颜色纹理 Mean shift 跟踪算法	第44-50页
· 纹理选择	第44-46页
· 背景权重	第46-47页
· 引入纹理和背景权重	第47-50页
· 实验结果	第50-53页
· 本章小结	第53-55页
第五章尺度变换	第55-67页
· 尺寸比较法	第55-56页
· 面积比较法	第56-57页
· 尺度自适应法	第57-61页
· 面积估计	第58-59页
· 矩特征分析	第59-61页
· 尺度确定	第61页
· 相似度判断法	第61-65页
· 相似度比较	第61-64页
· 窗口更新	第64-65页
· 实验结果	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
· 总结	第67-68页
· 展望	第68-69页
参考文献	第69-72页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第72-73页
致谢	第73 页

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