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多鼠自发活动跟踪研究
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多鼠自发活动跟踪研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
　　· 研究意义第9页
　　· 研究现状第9-11页
　　· 本文主要研究内容第11-12页
　　· 论文的结构安排第12-13页
第二章 多鼠自发活动跟踪研究理论基础第13-17页
　　· 阈值分割第13页
　　　　· 阈值分割基本概念第13页
　　　　· 阈值分割方法第13页
　　· 目标识别方法第13-15页
　　　　· 基于学习的方法第13-14页
　　　　· 基于模板的方法第14-15页
　　· 目标跟踪方法第15-16页
　　　　· 基于模型的跟踪第15页
　　　　· 基于区域的跟踪第15-16页
　　　　· 基于特征的跟踪第16页
　　　　· 基于轮廓的跟踪第16页
　　· 本章小结第16-17页
第三章 改进的二维 Otsu 实验鼠分割算法第17-26页
　　· 形态学图像预处理第17-19页
　　　　· 基本形态学操作第17-18页
　　　　· 膨胀和腐蚀的组合第18-19页
　　· 二维Otsu 阈值分割算法第19-21页
　　· 改进的二维Otsu 的阈值分割算法第21-24页
　　　　· 改进阈值计算区域划分第21-22页
　　　　· 改进阈值识别函数第22-24页
　　· 实验结果与分析第24-25页
　　· 本章小结第25-26页
第四章 基于感兴趣区加权分层梯度直方图检测算法第26-34页
　　· 梯度方向直方图第26页
　　· SVM 支持向量机原理第26-27页
　　· 基于感兴趣区加权分层梯度直方图的实验鼠检测算法第27-31页
　　　　· 实验鼠感兴趣区提取第27-28页
　　　　· 感兴趣区加权分层HOG 特征提取第28-31页
　　· SVM 训练分类第31-32页
　　　　· 样本特征提取第31页
　　　　· 训练流程第31-32页
　　· 检测结果与分析第32-33页
　　· 本章小结第33-34页
第五章 基于参数化变形轮廓模型的跟踪算法第34-42页
　　· 多鼠遮挡问题第34-35页
　　· 实验鼠参数化变形轮廓模型第35-37页
　　· 基于参数化变形轮廓模型的实验鼠跟踪算法第37-38页
　　　　· 实验鼠跟踪步骤第37-38页
　　　　· 监督模块第38页
　　· 实验结果与分析第38-41页
　　· 本章小结第41-42页
第六章 结束语第42-44页
　　· 主要工作总结第42-43页
　　· 将来工作的展望第43-44页
参考文献第44-49页
攻读硕士学位期间出版或发表的论著、论文第49-50页
致谢第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。
 
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