计算机视觉中前景目标检测算法的研究

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时间:2019-03-18

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1、?-.分类号:TF391.4单位代码:10422:201別!密级:学号.过1义毛SHANDONGUNIVERSITY硕±学位论文ThesisforMasterDegree论文题目:巧算机觀觉中前裳目标稳颗5^法的硏究民t、eardionForegroimdOhjtctDeteetbnAlsonthmsinCompukrVision....作者姓名曾巧培养单位倍息科学与工程学税专业名称信号与信总化裡指导教师巧巧致

2、题巧授合作导师'献16年4月25日'^->,......一.、..?....了乏分类号P:单位代码:10422密级>如,扭:学号:/硕±学位论文ThesisforMasterDereeg?论文题目:v地地您苟4g枯旅庐巧达胸呼|等十^CaruAe/hl/\.fjuh^作者姓名墙成-LjL、培养单位4倉斟寺■^策4打专业名称為專4挺息化獲指导教师扬的强挪淑從|合作导师wil年4月KB原创性声

3、明本人郑重声明,:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中W明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。--聲wl’乂论文作者签名:每A日期:关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东

4、大学可1^将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。保密论文在解密后应遵守此规定()论文作者签名、:奮成导师答名;期;i山东大学硕±学位论文目录mHIABSTRACTII第1章绪论11.1研究背景及意义11.2研究现状21.3研究的主要内容41.4论文各章节安排4第二章计算机视觉中前景目标检測的理论基础与相关工作62.1引言62.2静态图像中的前景

5、目标检测62.2.1视觉显著性理论6222..视觉显著性检测原理821.2.3图像显著性特征02.2.4经典的显著性检测方法1323.动态视频中的前景目标检测152.3.1视频中的运动检测152.3.2背景建模所面临的主要问题162331..典型的背景建模方法72.4本章小结22第兰章基于小波变换和区域酷合的显著性检測233.1引言233.2小波分析24Mean-3ift5.3Sh图像分割聚类23.4显著性检测算法框架弘

6、3.5局部显著图的计算27i山东大巧硕+学位论文3.6全局显著图的计算313.7最终显著图的生成333.8实验对比及分析343.9本章小结%第四章基于样本局部密度离群点检測的背景建模算法384.1引言%4.2基于样本局部密度的离群点检测384BF40.3局部背景因子L4.4实验结果与分析424.5本章小结47第五章总结与展望485.1总S485.2展望49参考文献50致谢56攻读硕±学位期间发

7、表论文57山东大学硕七学位论文CONTENTS乂BSTRACTInChineseI()ABSTRACTIIChater1Overview1p11StBdSifi1.ubecackroundanigncancejg1t.2ResearchSituaion21ai打onenof1;hehesis4.3MCttT1.4OrganizationoftheThesis4Chapter2Basicmethodsa

8、ndrelatedworkofforegrounddetection62AIntroduction6reetectonaes2.2Fogrounddiinimg6221V..isualsaliencymethods62issaliencdetectionlaws8.2.2Vualytfeatres2.2.3Salienu1024t.2.Typic

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