研究生签名:——哗翅:笪查、沙学位论文使用授权声明声明昕髟拢弧H年弓月本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名:南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。
一——.
嗽㈣蛳摘要关键词:视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究课题,作为智能视频监控中的关键技术,它在智能安防监控、智能交通、人机交互和智能导航等方面有着重要的应用价值。本论文首先利用运动检测的方法对运动目标进行检测,包括了背景建模、阴影去除和团块检测三个步骤。背景建模部分论文实验比较了时间平均、混合高斯和码本三种模型,给出了其适用场景。阴影去除部分介绍了三种类型四种阴影去除方法,并进行了实验比较,给出了各自的适用情况。团块检测部分利用本文提出的形态学方法对前景二值图像进行滤波,并通过连通域分析,可以较好地避免目标分裂和目标粘连的情况。接着,本文介绍了基于颜色直方图等全局特征和基于圆形头部轮廓的形状特征的目标跟踪算法。基于全局特征的跟踪方法利用了颜色直方图、模糊颜色直方图、梯度方向直方图和评碇狈酵嫉热ň痔卣鞫阅勘晖夤劢忻枋觯⒗帽疚母龅墓亓F配距离公式给出目标相似性度量,最后利用本文给出的运动跟踪模型对目标进行运动跟踪,并通过实验证明论文中提出的基于全局特征目标跟踪算法具有较好的跟踪效果。基于形状特征的目标跟踪算法主要针对俯视场景,该场景下头部轮廓近似为圆形,本文在随机浠坏幕∩咸岢隽艘恢挚焖俚脑布觳馑惴ǎ酶迷布觳馑惴ǘ阅勘杲检测,并利用本文的跟踪算法对目标进行关联跟踪,得到较好的实验结果。最后,本文针对视频跟踪算法众多、参数众多以及算法和参数的管理常常给开发者带来很大的不便等因素提出了视频跟踪软件架构,将算法进行模块化封装,并提供了参数化配置模块的功能。最终,模块、参数和程序中模块的执行顺序都可以以数据的形式存储和读取。视觉多目标跟踪,运动目标检测,全局特征,圆形头部轮廓,随机变换硕士论文
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目录髀郏#####!###硕勘昙觳狻谌ň痔卣鞯亩嗄勘旮佟研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯背景建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯鹊囊跤凹觳夥椒ā鹊囊跤凹觳夥椒ā等的阴影检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.等的阴影检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一团块检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.尘敖!.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法总体框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.全局特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..丈狈酵肌.:.
谛巫醇觳獾哪勘旮佟勘旮儆τ萌砑教ḿ芄褂胧迪帧评硖卣鳌全局特征相似性度量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目标跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.勘曛〖⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法总体框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯运动检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进的随机浠患觳庠残瓮凡柯掷!.婊鶫变换检测圆的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...婊鶫变换算法性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..慕幕谒婊鶫变换的圆检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..布觳馐
多目标视觉检测与跟踪方法研究及视频监控软件平台的开发 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.