复杂环境下的视频目标跟踪算法研究



复杂环境下的视频目标跟踪算法研究

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复杂环境下的视频目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-13 页
第一章绪论	第13-23 页
· 研究背景及意义	第13-14 页
· 智能监控国内外研究现状	第14-16 页
· 视频跟踪算法概述	第16-20 页
· 视频跟踪问题描述	第16-17 页
· 视频跟踪算法分类	第17-20 页
· 本论文的创新点及结构安排	第20-23 页
· 论文的创新点	第20-21 页
· 论文结构安排	第21-23 页
第二章基于蒙特卡罗方法的贝叶斯滤波	第23-31 页
· 引言	第23-24 页
· 基于贝叶斯框架下的跟踪问题描述	第24-25 页
· 贝叶斯滤波的蒙特卡罗实现	第25-30 页
· 蒙特卡罗思想	第25-26 页
· 重要性采样	第26-27 页
· 序贯重要性采样	第27-28 页
· 重采样	第28-29 页
· 基本粒子滤波算法描述	第29-30 页
· 本章小结	第30-31 页
第三章基于多特征信息自适应融合的概率视频单目标跟踪算法	第31-45 页
· 引言	第31-32 页
· 目标模型	第32-37 页
· 运动模型	第32-33 页
· 基于多特征信息自适应融合的观测模型	第33-37 页
· 形状信息	第33-34 页
· 颜色信息	第34-35 页
· 基于模糊逻辑的多特征信息融合	第35-37 页
· 多特征信息融合	第35-36 页
· 基于模糊逻辑的权值调节	第36-37 页
· 基于多特征信息自适应融合的概率视频跟踪算法	第37-40 页
· 试验结果及分析	第40-44 页
· 本章小结	第44-45 页
第四章基于自适应表面模型的概率视频单目标跟踪算法	第45-65 页
· 引言	第45-47 页
· 目标模型	第47-53 页
· 运动模型	第47 页
· 基于自适应表面模型的观测模型	第47-53 页
· 目标观测描述	第47-48 页
· 混合表面模型	第48 页
· 模型更新	第48-52 页
· 表面模型的初始化	第52-53 页
· “异常像素”及遮挡处理	第53-56 页
· 鲁棒估计技术	第53 页
· 鲁棒的观测似然	第53-54 页
· “异常像素”和遮挡情况下的表面模型更新	第54-56 页
· 概率跟踪算法	第56-59 页
· 试验结果及分析	第59-64 页
· 女子头部的跟踪结果	第59-61 页
· 不同光照下的人脸跟踪结果	第61 页
· 不同姿态下的人脸跟踪结果	第61-62 页
· 部分遮挡及表情变化下的人脸跟踪结果	第62-63 页
· 完全遮挡下的人头跟踪结果	第63-64 页
· 本章小结	第64-65 页
第五章目标数变化情况下的概率多目标跟踪算法	第65-96 页
· 引言	第65-67 页
· PHD 粒子滤波算法	第67-70 页
· PHD 滤波算法	第67-68 页
· PHD 滤波算法的蒙特卡罗实现	第68-70 页
· 基于蒙特卡罗方法的概率多目标跟踪算法	第70-81 页
· 贝叶斯框架下的算法描述	第70-71 页
· 目标模型描述	第71-75 页
· 运动模型	第71-74 页
· 观测模型	第74-75 页
· 多目标跟踪算法的蒙特卡罗实现	第75-81 页
· 试验结果及分析	第81-95 页
· 仿真环境	第81-84 页
· 两种算法的仿真结果	第84-95 页
· 本章小结	第95-96 页
第六章复杂运动背景环境下的概率视频多目标跟踪算法	第96-116 页
· 引言	第96-98 页
· 基于AdaBoost 算法的目标检测	第98-104 页
· 矩形特征	第98-99 页
· 积分图像	第99 页
· 基于AdaBoost 算法的特征学习	第99-100 页
· 分类器级联	第100-103 页
· 训练样本及部分检测结果	第103-104 页
· 基于AdaBoost 检测算法的概率视频多目标跟踪算法	第104-111 页
· 目标模型	第104-108 页
· 运动模型	第104-106 页
· 观测模型	第106-108 页
· 概率视频多目标跟踪算法	第108-111 页
· 试验结果及分析	第111-115 页
· 本章小结	第115-116 页
第七章总结与展望	第116-119 页
· 工作总结	第116-117 页
· 研究展望	第117-119 页
参考文献	第119-131 页
致谢	第131-132 页
攻读博士学位期间发表和完成的学术论文	第132-133 页
攻读博士学位期间参加的主要科研项目	第133 页
攻读博士学位期间申请的国家发明专利	第133-136 页
本论文得到下列项目的联合资助:	第136 页

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