基于权值优化的粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

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基于权值优化的粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

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基于权值优化的粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-9页
Contents	第9-11页
插图或附表清单	第11-12页
第一章绪论	第12-21页
· 课题背景与意义	第12-17页
· 国内外研究现状	第17-18页
· 目标跟踪的难点	第18-19页
· 论文主要工作	第19-20页
· 论文章节安排	第20-21页
第二章目标跟踪的相关技术	第21-32页
· 目标表示方法	第21-23页
· 目标特征提取	第23-26页
· 颜色特征	第23-24页
· 边缘特征	第24页
· 纹理特征	第24-25页
· 形状特征	第25页
· 光流场特征	第25-26页
· 目标跟踪方法分类	第26-28页
· 基于区域的跟踪方法	第26-27页
· 基于模型的跟踪方法	第27页
· 基于特征的跟踪方法	第27-28页
· 基于活动轮廓的跟踪方法	第28页
· 常见的目标跟踪算法	第28-31页
· Mean shift 算法	第28-29页
· Cam shift 算法	第29-30页
· 卡尔曼滤波算法	第30-31页
· 粒子滤波方法	第31页
· 本章小结	第31-32页
第三章粒子滤波算法理论	第32-46页
· 贝叶斯滤波理论	第32-34页
· 粒子滤波算法	第34-40页
· 蒙特卡洛方法	第35页
· 贝叶斯重要性采样	第35-36页
· 序贯重要性采样（SIS）	第36-38页
· 重采样	第38-39页
· 粒子滤波算法的基本步骤	第39-40页
· 基于权值优化的的粒子滤波算法	第40-45页
· 算法的提出及有效性分析	第40-42页
· 改进算法的具体步骤	第42-43页
· 仿真实验及分析	第43-45页
· 本章小结	第45-46页
第四章基于权值优化的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用	第46-65页
· 颜色直方图选取	第46-55页
· RGB 模型	第47-48页
· HSV 模型	第48-49页
· RGB 模型到 HSV 模型的转换	第49-50页
· 核函数的描述	第50-53页
· 颜色直方图和观测权值的计算	第53-55页
· 基于颜色直方图的权值优化的粒子滤波跟踪算法实现	第55-62页
· 系统状态转移模型	第56-57页
· 量测模型	第57-58页
· 重采样	第58页
· 确定目标位置	第58页
· 模板更新	第58-59页
· 算法流程	第59-60页
· 算法实现	第60-62页
· 实验结果与分析	第62-64页
· 本章小结	第64-65页
第五章总结与展望	第65-67页
· 总结	第65-66页
· 展望	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-72页
作者简介及读研期间主要科研成果	第72 页

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