无重叠视域多摄像机目标匹配算法研究



无重叠视域多摄像机目标匹配算法研究

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无重叠视域多摄像机目标匹配算法研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-15页
第一章绪论	第15-23页
1.1 问题的提出	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 目标表达	第16-18页
1.2.2 拓扑关系估计	第18-19页
1.2.3 非重叠视域相机目标数据关联	第19页
1.3 非重叠视域多摄像机目标跟踪的主要技术难点	第19-20页
1.4 本文主要创新点与结构安排	第20-23页
第二章单摄像机目标检测与分割	第23-33页
2.1 前言	第23页
2.2 单目视觉运动目标检测	第23-26页
2.2.1 光流法	第23-24页
2.2.2 帧间差分法	第24-25页
2.2.3 背景差分法	第25-26页
2.3 基于VIBE的背景建模算法	第26-30页
2.3.1 VIBE算法原理介绍	第26-28页
2.3.2 VIBE算法实验结果与分析	第28-30页
2.4 VIBE与HOG特征分类相结合的运动目标检测算法	第30-32页
2.5 本章小结	第32-33页
第三章摄像机网络拓扑结构	第33-39页
3.1 摄像机网络拓扑结构	第33页
3.2 时空关系的获取	第33-36页
3.3 实验结果	第36-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第四章多摄像机目标特征匹配	第39-55页
4.1 目标匹配的概述	第39页
4.2 基于颜色分量的目标匹配	第39-45页
4.2.1 亮度转移函数简介	第39-40页
4.2.2 监督训练亮度转移函数	第40-41页
4.2.3 实验结果分析	第41-45页
4.3 基于扩散距离改进的SURF特征目标匹配	第45-48页
4.3.1 扩散距离改进的SURF特征	第45-48页
4.3.2 实验结果分析	第48页
4.4 基于LMNN的H分量距离测度匹配	第48-53页
4.4.1 距离测度概述	第49-50页
4.4.2 大边界最近邻算法(LMNN)	第50-51页
4.4.3 实验结果分析	第51-53页
4.5 本章小结	第53-55页
第五章摄像机间目标关联	第55-59页
5.1 目标关联概述	第55页
5.2 D-S证据理论算法	第55-59页
5.2.1 D-S证据理论	第56页
5.2.2 特征融合	第56-57页
5.2.3 实验结果分析	第57-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 本文工作总结	第59页
6.2 研究展望	第59-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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