第0章  緒論
視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析技術(shù)
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析技術(shù)研究現(xiàn)狀
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、分類
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
行為識(shí)別與理解
多攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析系統(tǒng)
本書(shū)內(nèi)容安排
第1部分  背景建模與目標(biāo)檢測(cè)
第1章  雙模型自適應(yīng)背景建模方法
雙模型背景建模
雙模型背景建模思路
雙模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方案
雙模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
雙模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果
關(guān)于尺度參數(shù)選取的實(shí)驗(yàn)分析
關(guān)于熵圖像更新終止邏輯的實(shí)驗(yàn)分析
多模型框架下的自適應(yīng)混合高斯模型及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第2章  基于混合高斯模型的陰影抑制算法
陰影抑制
基于顏色模型變換的陰影抑制
基于統(tǒng)計(jì)的陰影抑制
基色彩特征不變量的陰影抑制
基于GMM的陰影抑制算法
算法流程
實(shí)驗(yàn)分析
第3章  基于新特征的Adaboost行人檢測(cè)器
Adaboost分類器
Adaboost分類器的構(gòu)造
Adaboost算法的收斂性能
Adaboost算法的泛化能力
目標(biāo)特征提取
傳統(tǒng)的特征表述
三角特征
復(fù)合特征
實(shí)驗(yàn)分析
樣本庫(kù)
弱分類器訓(xùn)練分析
強(qiáng)分類器訓(xùn)I練分析
行人檢測(cè)結(jié)果
第2部分  運(yùn)動(dòng)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
模糊顏色直方圖
基于模糊顏色直方圖的函數(shù)目標(biāo)跟蹤算法
目標(biāo)的模糊顏色直方圖
目標(biāo)模糊顏色直方圖的動(dòng)態(tài)修正
……
第十章  多攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)