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視頻圖像運動目標(biāo)分析

視頻圖像運動目標(biāo)分析

定 價:¥39.00

作 者: 趙春暉 等著
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 多媒體

ISBN: 9787118073942 出版時間: 2011-06-01 包裝: 精裝
開本: 大32開 頁數(shù): 228 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《視頻圖像運動目標(biāo)分析》對視頻圖像運動目標(biāo)分析中各方面的技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r進行了分析,綜述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后提出各種可見光、紅外等傳感器在各種光照、背景條件下的目標(biāo)檢測、跟蹤以及攝像機控制等問題的解決方法,并給出實驗實例。全書共分11章,3個部分。第0章緒論,綜述了視頻圖像運動目標(biāo)分析技術(shù),引出這個領(lǐng)域中的基本概念及研究現(xiàn)狀,引出各種算法的分析思路等;第1部分為背景建模與目標(biāo)檢測,包括第1章一第3章,分別介紹了雙模型自適應(yīng)背景建模方法、混合高斯陰影抑制方法以及基于新特征的Adaboost行人檢測器等;第2部分為運動目標(biāo)跟蹤方法,包括第4章一第6章,分別介紹了基于模糊顏色直方圖、紋理特征和多特征自適應(yīng)融合的運動目標(biāo)跟蹤方法;第3部分為攝像機系統(tǒng)控制、多攝像機目標(biāo)交接以及目標(biāo)分析系統(tǒng)設(shè)計等技術(shù)。

作者簡介

暫缺《視頻圖像運動目標(biāo)分析》作者簡介

圖書目錄

第0章 緒論 0.1 視頻運動目標(biāo)分析技術(shù) 0.2 運動目標(biāo)分析技術(shù)研究現(xiàn)狀 0.2.1 運動目標(biāo)檢測、分類 0.2.2 運動目標(biāo)跟蹤 0.2.3 行為識別與理解 0.2.4 多攝像機運動目標(biāo)分析系統(tǒng) 0.3 本書內(nèi)容安排 第1部分 背景建模與目標(biāo)檢測第1章 雙模型自適應(yīng)背景建模方法 1.1 雙模型背景建模 1.1.1 雙模型背景建模思路 1.1.2 雙模型運動目標(biāo)檢測方案 1.1.3 雙模型運動目標(biāo)檢測算法 1.2 實驗結(jié)果與分析 1.2.1 雙模型運動目標(biāo)檢測算法實驗結(jié)果 1.2.2 關(guān)于尺度參數(shù)選取的實驗分析 1.2.3 關(guān)于熵圖像更新終止邏輯的實驗分析 1.3 多模型框架下的自適應(yīng)混合高斯模型及實驗結(jié)果第2章 基于混合高斯模型的陰影抑制算法 2.1 陰影抑制 2.1.1 基于顏色模型變換的陰影抑制 2.1.2 基于統(tǒng)計的陰影抑制 2.1.3 基色彩特征不變量的陰影抑制 2.2 基于GMM的陰影抑制算法 2.2.1 算法流程 2.2.2 實驗分析第3章 基于新特征的Adaboost行人檢測器 3.1 Adaboost分類器 3.1.1 Adaboost分類器的構(gòu)造 3.1.2 Adaboost算法的收斂性能 3.1.3 Adaboot算法的泛化能力 3.2 目標(biāo)特征提取 3.2.1 傳統(tǒng)的特征表述 3.2.2 三角特征 3.2.3 復(fù)合特征 3.3 實驗分析 3.3.1 樣本庫 3.3.2 弱分類器訓(xùn)練分析 3.3.3 強分類器訓(xùn)練分析 3.3.4 行人檢測結(jié)果 第2部分 運動目標(biāo)跟蹤方法第4章 基于模糊顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤 4.1 模糊顏色直方圖 4.2 基于模糊顏色直方圖的函數(shù)目標(biāo)跟蹤算法 4.2.1 目標(biāo)的模糊顏色直方圖 4.2.2 目標(biāo)模糊顏色直方圖的動態(tài)修正 4.2.3 相似性度量及目標(biāo)定位 4.2.4 算法步驟 4.3 實驗結(jié)果及分析第5章 基于紋理特征的目標(biāo)跟蹤 5.1 LBP紋理特征 5.2 基于LBP紋理特征的目標(biāo)跟蹤 5.2.1 基于區(qū)域置信水平及距離加權(quán)的目標(biāo)模型 5.2.2 相似性度量及目標(biāo)定位 5.3 算法步驟及實驗結(jié)果分析 5.3.1 算法步驟 5.3.2 實驗結(jié)果及分析第6章 基于多特征自適應(yīng)融合的目標(biāo)跟蹤 6.1 目標(biāo)跟蹤 6.1.1 目標(biāo)的多特征模型 6.1.2 多特征相似性度量及目標(biāo)定位 6.2 目標(biāo)模型自適應(yīng)更新 6.2.1 目標(biāo)子模型權(quán)值的自適應(yīng)更新 6.2.2 目標(biāo)子模型的選擇性更新 6.3 算法步驟及實驗結(jié)果 第3部分 攝像機系統(tǒng)的控制、目標(biāo)交接與多機協(xié)同第7章 移動攝像機的運動目標(biāo)跟蹤 7.1 圖像差分目標(biāo)檢測 7.1.1 圖像差分法 7.1.2 矩形輪廓模型 7.2 基于顏色特征的目標(biāo)匹配 7.2.1 匹配方法 7.2.2 區(qū)間數(shù)的選取 7.2.3 顏色空間選擇 7.2.4 YCbCr顏色空間與RGB顏色空間性能比較 7.3 基于差分圖像的動攝像機目標(biāo)檢測跟蹤算法 7.3.1 算法流程 7.3.2 實驗分析第8章 基于證據(jù)理論的多攝像機目標(biāo)交接 8.1 基于D-S證據(jù)理論的多特征融合目標(biāo)交接算法 8.1.1 多特征的描述 8.1.2 算法理論 8.1.3 算法流程 8.2 實驗及其結(jié)果分析 8.3 多攝像機目標(biāo)檢測跟蹤系統(tǒng)第9章 基于視野分界線的目標(biāo)交接算法 9.1 攝像機視野分界線的劃分 9.1.1 攝像機視野分界線 9.1.2 視野分界線的劃分 9.2 多攝像機多目標(biāo)交接 9.2.1 目標(biāo)的確定 9.2.2 建立對應(yīng)關(guān)系 9.3 實驗結(jié)果分析第10章 多攝像機運動目標(biāo)分析系統(tǒng)設(shè)計 10.1 多攝像機運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計 10.1.1 系統(tǒng)構(gòu)架 10.1.2 多攝像機間的協(xié)調(diào)與同步 10.1.3 多攝像機數(shù)據(jù)通信 10.1.4 部分操作界面 10.1.5 多攝像機實驗結(jié)果 10.2 視頻數(shù)據(jù)庫 10.2.1 國際測試視頻庫 10.2.2 GreatWall測試視頻數(shù)據(jù)庫的建立參考文獻

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