視頻中運動目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域中一個重要研究方向,在智能監(jiān)控,輔助駕駛,車輛跟蹤,人機交互等生活場景中有極大的作用,具有廣泛的應(yīng)用前景。由于在視頻信息采集過程中常常會出現(xiàn)很多復(fù)雜的情況,如攝像頭的移動,背景移動,以及運動物體本身的非剛性形變等問題,給視頻運動目標(biāo)檢測帶來很大的困難。研究者針對這些問題提出了很多視頻運動目標(biāo)檢測方法,但仍有很多不足之處。為了提高在視頻中對運動目標(biāo)檢測的檢測速率和準(zhǔn)確率,本文模擬大腦視覺皮層信息的加工機制,以Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),開展計算模型以及運動目標(biāo)檢測的研究。首先,給出了基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻目標(biāo)檢測方法。將Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元和序列圖像的像元相對應(yīng)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),利用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周圍神經(jīng)元和自身的循環(huán)反饋機制,能較好地利用上下文關(guān)系和時序信息獲取視頻中的時空信息;根據(jù)更為接近人類視覺系統(tǒng)認(rèn)知機理的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,實現(xiàn)無導(dǎo)師監(jiān)督下對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值系數(shù)進行調(diào)整,使得網(wǎng)絡(luò)收斂穩(wěn)定于平衡點,從而實現(xiàn)視頻運動目標(biāo)的有效檢測。然后,提出了基于局部連接方式的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了卷積Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模...

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 目標(biāo)檢測的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文結(jié)構(gòu)內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于Hopfiled網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法
    2.1 視頻中運動目標(biāo)檢測的方法簡介
        2.1.1 傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法
        2.1.2 基于腦啟發(fā)式的目標(biāo)檢測
    2.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
    2.3 基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法
        2.3.1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)用于目標(biāo)檢測的模型構(gòu)建
        2.3.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于目標(biāo)檢測的實驗結(jié)果分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 卷積Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.1 局部連接的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 局部連接的HNN的選取和穩(wěn)定性證明
        3.1.2 局部連接的HNN用作圖像檢測
        3.1.3 局部連接的HNN與全連接的HNN的對比
    3.2 卷積Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)單元的構(gòu)建
        3.2.2 卷積HNN的學(xué)習(xí)方式
    3.3 卷積HNN用作視頻目標(biāo)檢測
        3.3.1 運動目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的選取和構(gòu)建
        3.3.2 測試結(jié)果對比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實驗結(jié)果與分析
    4.1 全文數(shù)據(jù)總結(jié)
        4.1.1 數(shù)據(jù)集
        4.1.2 評估標(biāo)準(zhǔn)和計算方法
    4.2 實驗結(jié)果分析
        4.2.1 本文方法實驗結(jié)果與分析
        4.2.2 與其他方法對比結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄：攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號：3868857