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智能多模式行为识别方法的研究

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毕业论文范文题目：智能多模式行为识别方法的研究，论文范文关键词：智能多模式行为识别方法的研究
智能多模式行为识别方法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：智能视频跟踪是近年来新兴的一个研究方向,它融合了计算机视觉、模式识别、人工智能等学科的技术,形成了一种能从图像信号中实时地自动识别目标、提取和预测目标位置信息、自动跟踪目标运动的技术,在安全监控、智能交通、视频压缩与检索等方面有广阔的应用前景。本文在研究了几种常用的运动目标检测算法和运动目标跟（本文此处忽略..）踪算法的基础上,设计并实现了一套智能视频跟踪系统。在运动目标检测方面,对基于高斯统计模型的背景减法进行了改进,同时提出了一个将高斯模型与帧差法相结合的检测系统构架,并针对高斯模型检测结果易受阴影影响的问题,通过对光照模型和颜色特性的分析,改进了基于HSV颜色空间检测阴影的算法。卡尔曼滤波计算快（文章此处忽略..）速准确,但是要求运动目标的状态演变要满足线性高斯的条件(比如在短时间内目标运动是匀速的);粒子滤波能适用于非线性非高斯的系统,但是计算和存储的要求相对比较高。采用Comaniciu等人提出的MeanShift跟踪算法,这种方法依赖于由目标区域得到的灰度分布并计算出图象空间中目标中心的位移,能适应目（本文此处忽略..）标运动较快且形状和亮度不断变化的情况。由于视频跟踪的特性,文中实验部分所用MeanShift算法与原始的MeanShift跟踪算法而言稍做了改进。实验中进行核密度估计的核是Epanechnikov核,通过当前密度估计与候选密度估计的比较,来判定跟踪的下一帧的位置。实验表明,该算法能有效的、准确（略..）地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合。最后,建立了面向复杂条件下视频运动目标检测和跟踪实验系统,为验证相关算法提供了实验平台。具体讨论了实验系统的软、硬件架构、总体框架、各模块的主要功能、评估方法及适用范围。实验结果表明系统在一定范围内具有一定的实用价值。

以上为本篇毕业论文范文智能多模式行为识别方法的研究的介绍部分。

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