基于卷积神经网络的目标跟踪算法研究与实现

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基于卷积神经网络的目标跟踪算法研究与实现

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基于卷积神经网络的目标跟踪算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
· 研究背景	第9-11页
· 研究现状	第11-12页
· 任务分类与难点	第12-14页
· 任务分类	第12-13页
· 目标跟踪的难点	第13-14页
· 本文主要工作及内容安排	第14-16页
第2章目标跟踪方法介绍	第16-24页
· 目标表示	第16-17页
· 目标特征选取	第17-19页
· 目标跟踪方法介绍	第19-23页
· 基于点的目标跟踪	第20-21页
· 基于核的目标跟踪	第21-22页
· 基于轮廓的跟踪	第22-23页
· 小结	第23-24页
第3章基于卷积神经网络特征提取	第24-38页
· 人工神经网络	第24-28页
· 感知器单元	第24-26页
· 多层前馈网络和 BP 算法	第26-28页
· 卷积神经网络	第28-33页
· 卷积神经网络结构	第29-30页
· 权值共享	第30-31页
· 空间降采样	第31-32页
· 卷积神经网络中反向传播算法	第32-33页
· 基于卷积神经网络训练结构特征实验	第33-37页
· 卷积网络结构	第34-35页
· 训练数据集	第35页
· 实验结果分析	第35-37页
· 小结	第37-38页
第4章基于卷积神经网络的目标跟踪方法	第38-50页
· 粒子滤波框架	第38-39页
· 卷积神经网络结构	第39-40页
· 基于卷积神经网络和粒子滤波框架的跟踪方法	第40-42页
· 实验设计与结果分析	第42-49页
· 离线训练集	第42页
· 跟踪算法参数设置	第42页
· 评价准则	第42-43页
· 实验结果与分析	第43-49页
· 小结	第49-50页
第5章总结与展望	第50-51页
· 本文总结	第50页
· 工作展望	第50-51页
参考文献	第51-53页
作者简介	第53-54页
致谢	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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