基于增量式子空间学习的运动目标跟踪

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基于增量式子空间学习的运动目标跟踪

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基于增量式子空间学习的运动目标跟踪

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-12页
1.2 运动目标跟踪技术研究现状	第12-13页
1.3 运动目标跟踪算法及其难点	第13-16页
1.3.1 运动目标跟踪技术概述	第13页
1.3.2 运动目标跟踪技术面临的难点	第13-16页
1.4 本文的主要工作	第16-18页
1.4.1 本文的主要研究内容	第16页
1.4.2 本文的组织结构	第16-18页
第2章数字图像处理基础	第18-27页
2.1 图像颜色模型	第18-20页
2.2 图像灰度化	第20-21页
2.3 图像增强	第21-23页
2.4 数学形态学图像处理	第23-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第3章一种基于Condensation算法的目标跟踪	第27-37页
3.1 Condensation方法	第27-31页
3.1.1 离散时间状态概率的传播	第27-29页
3.1.2 因子采样	第29-30页
3.1.3 Condensation方法描述	第30-31页
3.2 一种基于Condensation方法的运动目标跟踪	第31-36页
3.2.1 运动目标建模理论	第31-33页
3.2.2 顺序推理模型	第33-35页
3.2.3 方法描述	第35-36页
3.3 本章小结	第36-37页
第4章基于增量式子空间的运动目标跟踪	第37-44页
4.1 引言	第37页
4.2 主成分分析方法简述	第37-38页
4.3 增量子空间方法	第38-42页
4.3.1 增量子空间方法	第38-41页
4.3.2 遗忘因子	第41-42页
4.4 基于增量式子空间学习的运动目标跟踪算法描述	第42-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第5章实验结果与分析	第44-49页
5.1 算法的流程	第44页
5.2 实验结果分析	第44-47页
5.2.1 目标物体在平移和旋转情况下的跟踪结果	第45-46页
5.2.2 目标物体在光照、姿态变化时的跟踪结果	第46页
5.2.3 黑夜中运动目标的跟踪结果	第46-47页
5.2.4 运动中的摄像机对目标的跟踪	第47页
5.3 本章小结	第47-49页
第6章总结与展望	第49-52页
6.1 本文的主要工作总结	第49页
6.2 未来工作展望	第49-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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