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复杂背景下运动目标检测和识别关键技术研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Key Techniques of Moving Object Detection and Recognition in Complex Background
【作者】 解晓萌;
【导师】 黎绍发;
【学位授予单位】 华南理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2012
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 华南理工大学
【网络出版投稿时间】 2013-04-22
【关键词】 运动目标检测; 目标识别; 特征聚类; 特征单词; Adaboost; 无监督学习; 高阶局部特征; 特征树;
【英文关键词】 Moving Object Detection; Object Recognition; Feature Clustering; Feature Word; Adaboost; Unsupervised Learning; High Order Local Feature; Feature Tree;
【中文摘要】 运动目标检测和识别方法研究的主要任务是对视频图像序列中的运动目标进行自动检测并判断目标物体属于某个类别。由于视频图像采集过程中存在复杂背景、光照强度变化、运动目标遮挡等干扰，导致运动目标图像发生形变，因此运动目标检测和识别需要在实际应用中解决上述问题并不断进行扩展，它在武器自动跟踪、基于内容的视频检索、基于计算机视觉的人机交互、智能视频监控和运动行为分析等领域有着良好的应用前景和重要的经济价值。 本文结合图像处理、模式识别和计算机视觉等多个领域的理论，对运动目标检测和识别中的一系列问题进行了系统、深入的研究，主要的研究内容从视频背景的提取到运动目标识别模型的建立等。论文研究的问题包括：(1)动态背景下的运动目标检测；(2)静态复杂背景下的目标检测；(3)动态复杂背景下的运动目标识别。针对上述问题，提出了相应的解决方法。本文的主要研究内容如下： 1．首先研究了动态背景下基于自适应权重更新Adaboost的运动目标检测方法。基于特征选取和机器学习的运动目标检测需要选取大量的特征进行训练，但是大量的特征选取和计算会导致目标检测方法的实时性不高，因此用多个弱学习器生成较高分类准确率的强学习器的Adab...
【英文摘要】 The main task of moving object detection and recognition research is to detect movingobjects in video sequence and determine an object belongs to what category. Due to thebackground interference, illumination changes, object shielding and object deformation, theappearance of same object will change under different conditions. So we must solve suchproblem in practical application and expand the use of moving object detection and recognition.Moving object detection and recognition has large potential applicat...
【更新日期】 2013-05-13

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导师：黎绍发    导师单位：华南理工大学    学位授予单位：华南理工大学
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