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文檔簡介
1、近些年來，隨著各種恐怖襲擊事件和民航安全事故接連不斷的出現(xiàn)，社會對公共安全的需求比以往更加強烈，視頻監(jiān)控技術(shù)受到前所未有的關(guān)注。如何提高視頻處理的智能化度、拓展其應(yīng)用領(lǐng)域、提高系統(tǒng)的性能已經(jīng)成為研究和應(yīng)用領(lǐng)域的一個熱點。復(fù)雜條件下的視頻圖像分析又是其中的一個突出方面，其處理結(jié)果的優(yōu)劣直接影響到后續(xù)的視頻理解。 本論文主要對視頻監(jiān)控相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，研究內(nèi)容涉及在復(fù)雜場景下的目標檢測和目標跟蹤兩個方面。目標檢測方面，首先介紹
2、了目前運動目標檢測領(lǐng)域常用的幾類算法，并闡述了這些算法應(yīng)用于不同場景時的優(yōu)缺點。接著，本文對混合高斯背景建模方法展開了深入地研究。最后，本文針對混合高斯模型對光線變化較為敏感、模型冗余度過高等問題提出基于GVF-Snake模型的多約束混合高斯模型法，并通過實驗結(jié)果證明了本文方法在復(fù)雜背景下的有效性。 目標跟蹤方面，主要研究了基于顏色粒子濾波的多目標跟蹤方法。首先，本文介紹了粒子濾波理論以及其實現(xiàn)方法，利用粒子濾波理論來解決目標跟
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