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毫米波无源成像目标跟踪算法研究及实现

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毫米波无源成像目标跟踪算法研究及实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究动态第11-16页
    1.2.1 无源毫米波探测系统发展与应用第11-14页
    1.2.2 无源毫米波图像目标跟踪技术发展与应用第14-16页
  1.3 目标跟踪需解决的问题第16页
  1.4 本论文的主要工作和章节安排第16-18页
第二章 无源毫米波成像技术及隐匿目标跟踪技术基础第18-23页
  2.1 无源毫米波成像理论基础第18-20页
    2.1.1 黑体辐射理论第18-19页
    2.1.2 目标辐射特性建模第19-20页
  2.2 无源毫米波成像系统介绍第20-21页
  2.3 隐匿目标跟踪技术基础第21-22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于多特征的压缩跟踪算法研究第23-43页
  3.1 目标特征模型概述第23-24页
  3.2 基于灰度信息的目标特征第24-29页
    3.2.1 HOG特征第24-25页
    3.2.2 Harr特征第25-27页
    3.2.3 SIFT特征第27-29页
  3.3 图像特征压缩第29-33页
    3.3.1 压缩感知理论基础第30-31页
    3.3.2 压缩跟踪模型建立第31-32页
    3.3.3 压缩跟踪算法实验仿真及结果分析第32-33页
  3.4 改进后的压缩跟踪算法第33-42页
    3.4.1 基于特征融合的压缩跟踪算法及实验仿真分析第34-38页
    3.4.2 基于SIFT特征自适应更新速率的压缩跟踪算法及实验仿真分析第38-42页
  3.5 本章小结第42-43页
第四章 在线集成学习目标压缩跟踪算法研究第43-58页
  4.1 在线学习跟踪算法简介第43页
  4.2 贝叶斯决策理论的分类器第43-48页
    4.2.1 贝叶斯决策理论第44-46页
    4.2.2 基于朴素贝叶斯的压缩跟踪算法第46-48页
  4.3 随机森林分类器的理论基础第48-50页
    4.3.1 决策树模型第48-49页
    4.3.2 集成学习第49-50页
  4.4 基于在线随机森林的压缩跟踪算法第50-53页
    4.4.1 随机森林分类器第50-51页
    4.4.2 在线学习第51-52页
    4.4.3 在线随机森林第52-53页
  4.5 实验仿真及结果分析第53-57页
  4.6 本章小结第57-58页
第五章 毫米波无源图像序列目标定位算法应用研究第58-73页
  5.1 无源毫米波成像目标定位技术难点第58-59页
  5.2 区域提取第59-65页
    5.2.1 MSER区域提取第60-62页
    5.2.2 人体区域提取第62-65页
  5.3 无源毫米波图像目标定位算法研究第65-70页
    5.3.1 人体以及目标初始位置判定第66-67页
    5.3.2 隐匿动目标边检测边跟踪方法研究第67-70页
  5.4 无源毫米波图像序列目标定位仿真实验第70-72页
  5.5 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  6.1 工作总结第73-74页
  6.2 工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间的研究成果第80-81页

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