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视频图像中的运动人体检测与跟踪算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-9页 | | 1 绪论 | 第9-13页 | | ·研究背景和意义 | 第9页 | | ·课题的研究进展以及现状 | 第9-12页 | | ·运动目标检测 | 第10-11页 | | ·运动目标跟踪 | 第11-12页 | | ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 | | 2 运动人体目标检测 | 第13-24页 | | ·引言 | 第13页 | | ·常用运动目标检测方法 | 第13-14页 | | ·差图像法 | 第13-14页 | | ·帧间差分法 | 第14页 | | ·自适应高斯背景建模法 | 第14-16页 | | ·单模态高斯背景模型 | 第15页 | | ·单模态高斯背景模型的阈值选取方法 | 第15-16页 | | ·线性相关法－WORSKIAN 算子 | 第16-19页 | | ·图像向量模型和线性相关算子 | 第16-18页 | | ·WRONSKIAN 算子 | 第18页 | | ·WRONSKIAN 算子在目标检测中的应用 | 第18-19页 | | ·阴影的检测与消除 | 第19-22页 | | ·常用阴影检测方法 | 第19-20页 | | ·基于亮度和色度的阴影检测 | 第20-21页 | | ·改进的基于亮度和色度的阴影检测方法 | 第21-22页 | | ·二值化图像中杂散噪声的去除 | 第22-23页 | | ·本章小结 | 第23-24页 | | 3 运动人体目标跟踪 | 第24-40页 | | ·运动人体跟踪技术概述 | 第24-26页 | | ·基于特征的跟踪方法 | 第25页 | | ·基于区域的跟踪方法 | 第25-26页 | | ·基于运动估计的跟踪方法 | 第26页 | | ·基于模板匹配的运动人体跟踪 | 第26-32页 | | ·运动对象参数初始化 | 第27-28页 | | ·对象匹配 | 第28-30页 | | ·模板的更新 | 第30-32页 | | ·基于码书的运动人体识别 | 第32-35页 | | ·码书 | 第32-33页 | | ·运动物体分类 | 第33-34页 | | ·人体模型的建立 | 第34页 | | ·干扰点检测 | 第34-35页 | | ·人群间融合及分裂情况下的运动人体跟踪 | 第35-39页 | | ·分裂状态的判定 | 第37页 | | ·灰度模板的建立 | 第37-39页 | | ·人群间融合及分裂情况下的跟踪策略 | 第39页 | | ·本章小结 | 第39-40页 | | 4 实验结果及其分析 | 第40-51页 | | ·运动人体检测结果 | 第40-44页 | | ·帧间差分法实验结果及分析 | 第40-41页 | | ·差图像法实验结果及分析 | 第41-42页 | | ·本文算法实验结果及分析 | 第42-44页 | | ·运动人体跟踪实验结果及分析 | 第44-50页 | | ·分类-竞争矢量量化算法设计图像码书流程 | 第45-46页 | | ·单个人体跟踪结果 | 第46-49页 | | ·发生融合及分裂时的运动人体跟踪结果 | 第49-50页 | | ·本章小结 | 第50-51页 | | 5 总结与展望 | 第51-52页 | | ·完成的工作 | 第51页 | | ·进一步的工作和展望 | 第51-52页 | | 致谢 | 第52-53页 | | 参考文献 | 第53-57页 | | 附录 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第57页 |
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论文编号BS651284，这篇论文共57页
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