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基于极限学习机的目标跟踪算法的研究

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基于极限学习机的目标跟踪算法的研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-14页
第一章 绪论第14-22页
  1.1 目标跟踪研究的研究背景及意义第14-16页
  1.2 国内外研究现状第16-18页
    1.2.1 国外研究现状第17页
    1.2.2 国内研究现状第17-18页
  1.3 目标跟踪分类第18-19页
  1.4 目标跟踪中的技术难点第19-20页
  1.5 本文主要研究内容和章节安排第20-22页
第二章 极限学习机与稀疏表示理论第22-34页
  2.1 极限学习机的理论基础第22-24页
  2.2 极限学习机的改进算法第24-28页
    2.2.1 结构增长型与结构递减型极限学习机第24-25页
    2.2.2 在线极限学习机第25-26页
    2.2.3 正则化极限学习机第26-27页
    2.2.4 核极限学习机第27页
    2.2.5 极限学习机小结第27-28页
  2.3 稀疏表示理论第28-33页
    2.3.1 稀疏表示的数学模型第28-30页
    2.3.2 稀疏表示的求解算法第30-32页
    2.3.3 稀疏表示的应用第32-33页
  2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于分层极限学习机和局部稀疏模型的视觉跟踪第34-52页
  3.1 粒子滤波理论第34-38页
    3.1.1 贝叶斯滤波理论第34-36页
    3.1.2 粒子滤波算法第36-38页
  3.2 基于分层极限学习机和局部稀疏模型的视觉跟踪算法第38-44页
    3.2.1 分层极限学习机第38-40页
    3.2.2 分类器的训练与更新第40-41页
    3.2.3 自适应结构稀疏外貌模型第41-43页
    3.2.4 模板更新第43-44页
  3.3 算法具体步骤第44-45页
  3.4 实验结果与分析第45-51页
    3.4.1 定量对比第45-48页
    3.4.2 定性比较第48-51页
  3.5 本章小结第51-52页
第四章 基于极限学习机和Boosting多核学习的目标跟踪第52-67页
  4.1 Boosting算法和多核学习第52-56页
    4.1.1 Boosting算法第53-54页
    4.1.2 核函数第54-55页
    4.1.3 多核学习第55-56页
  4.2 基于极限学习机和Boosting多核学习的目标跟踪算法第56-61页
    4.2.1 确定性MKB第56-59页
    4.2.2 核函数采样MKB第59页
    4.2.3 算法具体步骤第59-61页
  4.3 实验结果与分析第61-66页
    4.3.1 定量对比第62-63页
    4.3.2 定性比较第63-66页
  4.4 本章小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-69页
  5.1 工作总结第67-68页
  5.2 未来展望第68-69页
参考文献第69-75页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第75-76页

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