动态视频图像目标自适应检测与识别研究

目录

摘要

1绪论

1．1课题研究的背景与意义

1．2国内外研究的现状

1．2．1目标检测技术

1．2．2目标识别技术

1．3课题的研究目的

1．4课题的研究内容与结构

2运动目标检测与识别系统平台设计

2．1系统装置的设计

2．2检测系统与图像传感器运动模型

2．2．1转台的控制模型

2．2．2相机自动聚焦模

2．3目标检测识别总体设计方法

2．4本章小结

3运动目标自适应检测方法

3．1序列图像预处理

3．1．1图像去噪

3．1．2图像增强

3．2自动聚焦算法

3．2．1聚焦清晰度评价算法

3．2．2焦点搜索算法

3．2．3聚焦测试分析

3．3运动目标自适应检测方法

3．3．1背景运动参数模型

3．3．2参数估计特征点提取与匹配方法

3．3．3背景运动参数求解方法

3．3．4目标背景建模方法

3．3．5背景模型自适应更新优化方法

3．4运动目标自适应检测算法实验分析

3．5本章小结

4运动目标特征信息融合识别算法

4．1运动目标特征提取算法

4．1．1纹理特征提取算法

4．1．2梯度方向(HOG)特征提取方法

4．2多特征信息融合识别构架与方法

4．2．1径向基神经网络(RBF)结构

4．2．2径向基神经网络学习过程

4．3多特征信息融合识别方法

4．3．1 D-S证据理论的目标特征融合理论

4．3．2多特征融合识别建模

4．4 RBF神经网络目标初步识别算法实验分析

4．5多特征融合识别实验分析

4．6本章小结

5基于多特征融合的核相关滤波跟踪算法

5．1核相关滤波(KCF)跟踪算法

5．1．1 KCF算法理论基础

5．1．2基于KCF算法跟踪过程实现

5．2目标多特征信息融合跟踪模型建立

5．2．1多特征融合方法

5．2．2目标遮挡跟踪

5．3目标图像信息融合跟踪实验分析

5．4本章小结

6目标检测识别实验与分析

6．1系统硬件的组成和实现功能

6．2检测识别实验与分析

6．3本章小结

7结论

7．1总结

7．2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢

声明