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基于神经网络与多特征融合的粒子滤波目标检测跟踪算法研究

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基于神经网络与多特征融合的粒子滤波目标检测跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-28页
  1.1 课题背景第12-13页
  1.2 目标检测与跟踪研究现状第13-23页
    1.2.1 目标检测第15-20页
    1.2.2 目标跟踪第20-22页
    1.2.3 目标跟踪与检测疑难点第22-23页
  1.3 本文的主要研究工作第23-26页
    1.3.1 主要研究内容第23-24页
    1.3.2 研究工作创新点第24-26页
  1.4 论文的组织结构安排第26-27页
  1.5 本章小结第27-28页
第2章 目标检测与跟踪算法基础第28-38页
  2.1 特征描述第28-30页
    2.1.1 颜色特征第28-29页
    2.1.2 HOG特征第29-30页
  2.2 粒子滤波理论第30-36页
    2.2.1 递归贝叶斯滤波第31-32页
    2.2.2 粒子滤波算法基础第32-36页
  2.3 本章小结第36-38页
第3章 基于改进混合高斯模型的目标区域提取第38-47页
  3.1 目标检测的影响分析第39页
  3.2 改进型混合高斯背景模型第39-46页
    3.2.1 混合高斯背景建模第39-41页
    3.2.2 改进型帧差法第41-42页
    3.2.3 结合帧差法的混合高斯建模第42-43页
    3.2.4 实验与分析第43-46页
  3.3 本章小结第46-47页
第4章 基于多特征融合的粒子滤波跟踪方法第47-59页
  4.1 基于粒子滤波的目标跟踪方法第47-49页
    4.1.1 状态模型第48页
    4.1.2 观测模型第48-49页
  4.2 多特征融合的目标跟踪实现第49-52页
    4.2.1 多特征的融合第49-51页
    4.2.2 目标跟踪的实现第51-52页
  4.3 实验与分析第52-57页
    4.3.1 多特征融合方法与标准粒子滤波对比第52-55页
    4.3.2 多特征融合方法与其他算法(MeanShift)对比第55-57页
  4.4 实验结论第57-58页
  4.5 本章小结第58-59页
第5章 基于BP神经网络的粒子滤波跟踪算法第59-72页
  5.1 BP神经网络第59-61页
    5.1.1 BP神经网络的模型第59-60页
    5.1.2 BP神经网络算法的步骤第60-61页
  5.2 基于BP神经网络的粒子滤波跟踪实现第61-64页
    5.2.1 BP神经网络改进粒子滤波算法第61-63页
    5.2.2 改进型多特征融合粒子滤波跟踪算法第63-64页
  5.3 实验结果与分析第64-70页
    5.3.1 模型跟踪实验与分析第64-68页
    5.3.2 目标跟踪实验与分析第68-70页
  5.4 本章小结第70-72页
第6章 总结与展望第72-75页
  6.1 总结第72-73页
  6.2 展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第79-80页
致谢第80页

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