视频序列中的运动目标分类算法研究



视频序列中的运动目标分类算法研究

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视频序列中的运动目标分类算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
· 研究背景及意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 涉及的学科领域	第11-12页
· 论文主要研究内容	第12-13页
· 本文章节安排	第13-14页
第二章运动目标检测、跟踪及阴影消除	第14-28页
· 背景提取算法	第14-17页
· 常见背景提取算法	第14-15页
· 本文背景提取算法	第15-17页
· 运动目标检测	第17-21页
· 帧差法	第17-18页
· 背景减法	第18页
· 光流法	第18-19页
· 本文目标检测算法	第19-21页
· 运动目标跟踪	第21-22页
· 阴影检测及消除	第22-27页
2.4.1 RGB 空间阴影检测法	第22-23页
2.4.2 HSV 空间阴影检测法	第23页
· 基于阴影属性的阴影检测法	第23-24页
2.4.4 快速归一化互相关 FNCC 阴影检测法	第24-26页
2.4.5 HSV 与 FNCC 混合检测法	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章运动目标分类理论基础	第28-36页
· 目标分类问题描述	第28-29页
· 运动目标分类算法	第29-32页
· 基于目标静态特征的分类算法	第29-31页
· 基于目标运动特征的分类算法	第31页
· 本文的分类方法	第31-32页
· 目标特征选取	第32-35页
· 目标形状特征的选取	第32-33页
· 目标运动速度的计算	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章基于 SV M 的运动目标分类	第36-47页
4.1 支持向量机 SV M 理论概述	第37页
· 支持向量机涉及内容	第37-41页
· 最优分类面	第37-39页
· 广义最优分类界面	第39-40页
· 核函数	第40-41页
4.3 基于 S V M 的运动目标分类	第41-46页
· 多类支持向量机	第41-43页
· 特征描述与训练	第43-45页
· 算法流程	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第五章实验结果与分析	第47-55页
· 实验设置和实验步骤	第47页
· 实验结果	第47-51页
· 实验结果分析	第51页
· 优化处理	第51-54页
· 目标区域有效性检测	第51-52页
· 多帧联合检测	第52-54页
· 隔帧分类	第54页
· 本章小结	第54-55页
第六章结论与展望	第55-57页
· 结论	第55页
· 展望	第55-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-62页
研究生期间研究成果及发表的学术论文	第62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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