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基于DBN的多人跟踪算法研究
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基于DBN的多人跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
　　1.1研究的背景和意义第7-9页
　　　　· 智能监控第7-8页
　　　　· 人机接口第8页
　　　　· 运动分析第8页
　　　　· 虚拟现实第8-9页
　　　　· 基于模型的图像压缩编码第9页
　　· 国内外研究现状第9-10页
　　· 该领域研究的难点及热点方向第10-13页
　　　　· 人体运动分析的难点第10-12页
　　　　· 该领域的热点研究方向第12-13页
　　· 本文工作第13-14页
　　· 本文的组织结构第14-15页
第二章 人体运动分析技术概述第15-22页
　　· 运动检测第15-17页
　　· 目标分类第17页
　　· 人体跟踪第17-19页
　　· 行为理解与描述第19-21页
　　· 本章小结第21-22页
第三章 运动人体的检测方法第22-27页
　　· 背景减除法第22-23页
　　· 时间差分法第23-25页
　　· 光流法的基本概念第25-26页
　　· 基于背景减除的时间差分法第26页
　　· 本章小结第26-27页
第四章 运动人体的跟踪方法第27-34页
　　· 卡尔曼滤波第27-29页
　　· 粒子滤波第29-31页
　　· Condensation算法第31-33页
　　· 本章小结第33-34页
第五章 人体运动特征的提取方法研究第34-40页
　　· 不同视觉角度的定义第34-35页
　　· 人体运动特征分析第35-38页
　　· 人体运动特征的提取第38-39页
　　· 本章小结第39-40页
第六章 基于动态贝叶斯网络的多人跟踪算法研究第40-45页
　　· 人体二维轮廓特征提取第40-41页
　　· 动态贝叶斯网络第41-43页
　　· 基于动态贝叶斯网络的联合建模第43-44页
　　· 本章小结第44-45页
第七章 实验结果及分析第45-49页
　　· 人体运动分析系统简介第45-46页
　　· 实验数据及效果图第46-47页
　　· 实验数据分析第47页
　　· 本章小结第47-49页
总结和展望第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
研究成果第56-57 页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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