序列图像中的目标分析技术
2020-04-21 10:09:09 0 举报AI智能生成
序列图像中的目标分析技术
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大纲/内容
9 基于NystrÖm密度值逼近的减法聚类
9.1 引言
9.2 考虑不同维度邻域的减法聚类
9.3 NystrÖm样本密度值逼近
9.3.1 NystrÖm样本相关系数加权
9.3.2 减法聚类样本密度值逼近
9.3.3 NystrÖm减法聚类小结
9.4 实验结果和分析
9.4.1 人工数据实验
9.4.2 彩色图像聚类实验
9.4.3 UCI数据集聚类实验
9.5 结论
10 基于运动场预测的六边形块运动估计
10.1 引言
10.2 经典快速块运动估计搜索算法
10.2.1 MPEG—4校验模型采用的菱形搜索算法（DS）
10.2.2 PMVFAST算法
10.3 PMVHEXBS算法
10.3.1 运动估计算法中的搜索模式
10.3.2 本章算法搜索模式的选择
10.3.3 视频序列中运动的时空相关性
10.3.4 初始搜索点的确定
10.3.5 “足够好就停止搜索”思想的应用
10.3.6 改进的部分失真准则（MPDC）
10.3.7 PMVHEXBS算法的步骤
10.3.8 本章算法分析
10.4 实验结果
10.5 本章小结
11 基于运动信息自适应的快速运动估计
11.1 引言
11.2 UMHexagonS算法介绍
11.3 运动信息自适应的快速运动估计算法
11.3.1 块尺寸自适应的动态搜索窗的计算
11.3.2 运动类型自适应的搜索方案选择
11.3.3 带方向的十字型搜索
11.3.4 自适应的矩形-菱形搜索
11.3.5 运动方向自适应的多层次八边形区域搜索
11.3.6 块尺寸自适应的六边形搜索
11.4 实验仿真与分析
11.5 结束语
12 快速高效的部分失真块运动估计搜索算法
12.1 引言
12.2 经典的部分失真块运动估计算法
12.2.1 NPDS算法
12.2.2 PPDS算法
12.3 PMVPDS算法
12.3.1 可调的部分失真准则（APDC）
12.3.2 运动矢量的分布特性分析
12.3.3 运动场预测技术
12.3.4 中途停止技术
12.3.5 PMVPDS算法步骤
12.4 实验结果
12.5 本章小结
13 基于图像感知哈希技术的运动目标跟踪
13.1 引言
13.2 复杂场景中运动目标跟踪的难点
13.3 基于图像感知哈希技术的运动目标跟踪算法
13.3.1 图像感知哈希技术
13.3.2 目标模板哈希值的生成
13.3.3 哈希值的匹配
13.3.4 目标模板的自适应更新
13.4 跟踪过程中的问题解决
13.4.1 目标的区域搜索及匹配
13.4.2 区域目标新进与出离
13.4.3 目标尺度变化及遮挡
13.5 实现效果与分析
13.6 本章小结
14 遮挡情况下的运动目标跟踪
14.1 引言
14.2 完全遮挡下的跟踪
14.2.1 目标完全遮挡时的目标搜索方法
14.2.2 自适应步长选择的NCC图像匹配算法
14.2.3 目标完全遮挡跟踪流程
14.3 实验效果及分析
14.4 本章小结
15 智能视频监控系统中的异常行为分析
15.1 引言
15.2 区域划定与人体特征提取
15.2.1 检测区域设定
15.2.2 运动人体标识
15.2.3 目标运动特征提取
15.3 基于目标团块和运动轨迹的行为判定
15.3.1 目标团块分析法
15.3.2 运动目标轨迹分析法
15.3.3 异常行为规则设定
15.4 常见异常检测实验效果及分析
15.4.1 区域入侵检测
15.4.2 人体跌倒检测
15.4.3 遗留物检测
15.4.4 区域徘徊检测
15.5 本章小结
16 总结与展望
16.1 总结
16.2 展望
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 视频运动目标检测研究现状
1.2.1 背景差法
1.2.2 邻帧差法
1.2.3 光流法
1.3 视频运动目标定位研究现状
1.4 视频运动估计研究现状
1.5 视频运动目标跟踪研究现状
1.6 本书的内容及章节安排
1.6.1 本书的内容
1.6.2 本书的章节安排
1.7 本章小结
2 基于积累差异背景建模的视频运动目标检测
2.1 引言
2.2 基于积累差异的背景建模
2.2.1 积累差异
2.2.2 积累差异背景建模
2.3 Otsu自适应阈值化及目标轮廓提取
2.3.1 Otsu阈值化算法
2.3.2 改进的Otsu阈值化算法
2.3.3 目标轮廓提取
2.4 两步区域生长目标连通区域标记
2.5 目标质心关联
2.5.1 质心标记
2.5.2 质心关联
2.6 监控场合行人及运动车辆检测实验
2.6.1 积累差异背景建模及运动目标检测
2.6.2 运动目标轮廓提取及质心关联
2.7 夜间运动车辆检测实验
2.8 语义视频运动目标检测实验
2.8.1 颜色空间及肤色模型
2.8.2 实验效果及分析
2.9 积累差异背景建模与GMM背景建模的比较实验
2.10 本章小结
3 基于差分背景融合建模的运动目标检测
3.1 引言
3.2 算法基本思想
3.3 背景模型的建立
3.4 自适应背景更新策略
3.5 实验效果与分析
3.6 本章小结
4 融合Knockout抠图技术的视频运动目标检测
4.1 引言
4.2 抠图技术简介
4.3 视频运动目标区域初步检测
4.4 Knockout视频运动目标检测
4.4.1 Knockout技术
4.4.2 透明度计算
4.4.3 自动区域标记
4.5 实验效果及分析
4.6 本章小结
5 基于网格区域划分的视频运动目标检测
5.1 引言
5.2 算法设计
5.3 积累差异背景建模及运动检测
5.4 网格区域划分
5.5 实验测试及分析
5.5.1 空域连通性差时的检测情况
5.5.2 网格区域划分前后检测效果比较
5.5.3 与GMM法检测效果的比较
5.5.4 阈值Tg对检测效果的影响
5.5.5 网格大小对检测效果影响的讨论
5.6 不同检测方法的分析及比较
5.6.1 检测效果对比
5.6.2 计算复杂度分析
5.6.3 算法实用性说明
5.7 本章小结
6 基于减法聚类算法的视频运动目标定位
6.1 引言
6.2 山峰聚类算法
6.3 减法聚类算法
6.4 减法聚类目标定位
6.5 减法聚类目标定位实验
6.5.1 减法聚类目标定位过程
6.5.2 与区域生长目标定位的比较
6.5.3 减法聚类定位的抗噪性实验
6.6 椭圆域减法聚类目标定位
6.6.1 椭圆域减法聚类算法
6.6.2 椭圆域减法聚类目标定位实验
6.7 椭圆域减法聚类定位应用举例
6.8 本章小结
7 视频目标定位的减法聚类改进算法
7.1 引言
7.2 减法聚类目标定位
7.3 算法优化
7.3.1 考虑不同维度的邻域半径
7.3.2 引入下采样技术
7.3.3 选择合适的密度值函数
7.3.4 构造网格重定义数据集
7.3.5 模糊隶属度前景像素聚类
7.3.6 修正目标邻域半径取值
7.3.7 确定视频运动目标尺度和方向
7.4 实验效果及分析
7.4.1 减法聚类算法视频目标定位过程
7.4.2 有效邻域半径对定位结果的影响
7.4.3 下采样定位效果
7.4.4 不同密度函数的定位情况
7.4.5 模糊隶属度前景像素归类实验
7.4.6 目标尺度和方向参数确定实验
7.5 本章小结
8 非参数核密度估计视频目标空域定位
8.1 引言
8.2 非参数核密度估计
8.3 非参数核密度估计视频目标空域定位
8.4 实验结果与分析
8.4.1 定位过程分析
8.4.2 不同核函数定位效果分析
8.4.3 不同定位算法效果比较
8.4.4 带宽对定位的影响
8.5 结论
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