多攝像機(jī)協(xié)同目標(biāo)跟蹤技術(shù)

第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 行人目標(biāo)檢測
1.3 單攝像機(jī)行人目標(biāo)跟蹤
1.4 多攝像機(jī)協(xié)同行人目標(biāo)跟蹤
1.5 多攝像機(jī)之間目標(biāo)跟蹤的若干關(guān)鍵問題
參考文獻(xiàn)
第2章 基于四元數(shù)方向梯度直方圖的行人檢測研究
2.1 引言
2.2 基于四元數(shù)方向梯度直方圖(QHOG)的行人檢測
2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于四元數(shù)梯度Weber局部描述子的行人檢測研究
3.1 引言
3.2 基于QGWLD的行人檢測
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于顯著性區(qū)域的快速行人檢測研究
4.1 引言
4.2 顯著性區(qū)域檢測
4.3 基于顯著性區(qū)域和MWLD的快速行人檢測
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于改進(jìn)混合高斯模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測
5.1 引言
5.2 混合高斯模型
5.3 圖像序列的像素改變特征
5.4 算法改進(jìn)
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于自適應(yīng)尺度核相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤
6.1 引言
6.2 自適應(yīng)尺度計算模型
6.3 基于自適應(yīng)尺度核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 重疊視域多攝像機(jī)協(xié)同的目標(biāo)跟蹤研究
7.1 引言
7.2 單個攝像機(jī)行人PCA軸及腳點(diǎn)的確定
7.3 多攝像機(jī)單應(yīng)性約束原理
7.4 基于PCA軸的多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤算法
7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 基于CI-DLBP特征的非重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤
8.1 引言
8.2 CI-DLBP特征的提出
8.3 基于CI-DLBP特征的非重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤算法
8.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
8.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 基于貝葉斯模型的非重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤
9.1 引言
9.2 基于貝葉斯模型的非重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤算法
9.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
9.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄A