[毕业设计] 基于Kalman滤波器的视频人体目标跟踪 [复制链接]

资料简介：
　　毕业设计 基于Kalman滤波器的视频人体目标跟踪，共43页，20346字
　　
【摘要】
　　
本文提出一种视频序列中人体运动目标的检测、提取以及跟踪算法。该算法采用差分图像法实现快速精确地检测和提取目标,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域，缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用人体目标检测的结果,提高了目标的匹配效率及跟踪速度。同时给出了相应的实验结果，结果表明方法是比较实用的，能满足人体运动分析的基本要求。
　　
本论文主要研究静态背景下运动目标的检测与定位、实时运动目标检测与跟踪系统平台的组建。
　　
本次课题是在 Visual C++ 6.0 平台上实现的。
　　
【关键词】
　　
人体目标检测；人体目标跟踪；差分图像法；卡尔曼滤波；Visual C++ 6.0；
　　

　　
目录
　　
第一章  引言    1
　　
1.1  研究背景及其意义    1
　　
1.2  视频监控的研究现状    1
　　
1.2.1  研究现状    1
　　
1.2.2  面临的主要问题    2
　　
1.3  视频检测的基本介绍    2
　　
1.3.1  研究的难点    3
　　
第二章  人体目标的轮廓提取    5
　　
2.1  运动目标提取的分类与性能    5
　　
2.1.1  差分图像法    5
　　
2.1.2  基于光流场的方法    5
　　
2.1.3  基于统计模型的方法    6
　　
2.1.4  基于小波变换的方法    6
　　
2.1.5  基于人工神经网络的方法    6
　　
2.2  差分图像法原理介绍    7
　　
2.2.1  灰度图像处理    7
　　
2.2.2  差分图像法    7
　　
2.2.3  图像二值化    9
　　
2.3  前景掩模的提取    10
　　
2.3.1  中值滤波器的介绍    10
　　
2.3.2  数学形态学的介绍    13
　　
第三章  人体目标的跟踪    18
　　
3.1  人体目标跟踪    18
　　
3.1.1  人体目标的分类和性能    18
　　
3.2  Kalman滤波器概念介绍    18
　　
3.2.1  Kalman滤波的理论基础及特点    19
　　
3.2.2  Kalman滤波方法的分类    20
　　
3.2.3  Kalman滤波的不足    20
　　
3.2.4  一个简单的例子    21
　　
3.3  基于Kalman滤波的运动目标跟踪的简介    22
　　
3.4  Kalman滤波的跟踪算法    23
　　
第四章  人体目标跟踪实验分析    27
　　
4.1  工程软件Visual C++ 介绍    27
　　
4.2  系统设计流程    28
　　
4.3  实验中视频读入方式    29
　　
4.4  人体目标轮廓的提取    30
　　
4.4.1  差分图像法的应用    30
　　
4.4.2  二值化和前景掩模提取的应用    30
　　
4.4.3  人体目标轮廓提取实验分析    31
　　
4.5  基于 Kalman 滤波的人体目标跟踪    32
　　
4.6  实验结论    34
　　
第五章   总  结    35
　　
致 谢    36
　　
参考文献    37

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