融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究

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融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究

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融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
· 课题研究背景及意义	第9-12页
· 运动目标跟踪的国内外研究现状	第12-15页
· 课题研究的主要内容及章节安排	第15-17页
第2章 Mean Shift理论	第17-29页
· 引言	第17页
· 密度估计概述	第17-18页
· 参数密度估计	第18-19页
· 无参密度估计	第19-22页
· 无参密度估计的常用方法	第19页
· 核密度估计原理	第19-20页
· 核函数的选取	第20-22页
· Mean Shift理论	第22-28页
· 多维空间下核密度估计理论	第22-24页
· 密度梯度估计和Mean Shift向量	第24-25页
· Mean Shift算法的收敛性	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章基于颜色直方图的Mean Shift目标跟踪算法	第29-43页
· 引言	第29-30页
· Mean Shift算法的步骤	第30-34页
· 目标模型描述	第30页
· 候选模型描述	第30-31页
· 目标相似性度量	第31-32页
· 目标定位	第32-34页
· 算法的具体实现	第34-36页
· 目标尺度的自适应更新	第36-37页
· 实验结果分析	第37-42页
· 本章小结	第42-43页
第4章 Mean Shift与卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法	第43-57页
· 引言	第43-44页
· 递归贝叶斯估计	第44-45页
· 卡尔曼滤波器理论	第45-48页
· 卡尔曼滤波器的计算原型	第46-47页
· 离散卡尔曼滤波器算法	第47-48页
· 融合Mean Shift和卡尔曼滤波的目标跟踪算法	第48-50页
· 目标遮挡情况的跟踪	第50-52页
· 实验结果分析	第52-55页
· 本章小结	第55-57页
结论	第57-58页
参考文献	第58-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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