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压缩感知及其在目标追踪中的应用

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压缩感知及其在目标追踪中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 研究工作的背景与意义第9-10页
  1.2 基于压缩感知的目标跟踪在国内外研究历史与现状第10-12页
  1.3 跟踪算法面临的挑战第12-13页
  1.4 本文主要研究内容第13-14页
  1.5 本文的组织结构第14-15页
第二章 压缩感知原理与应用第15-27页
  2.1 压缩感知原理第15-22页
    2.1.1 CS的观测矩阵第15-17页
    2.1.2 可压缩信号的重构第17-22页
  2.2 CS理论的应用第22-26页
    2.2.1 在无线通信领域的应用第22-23页
    2.2.2 在图像处理以及医学领域的应用第23页
    2.2.3 在人脸识别中的应用第23-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第三章 压缩感知在目标追踪的应用第27-37页
  3.1 常用的特征提取方法第27-33页
    3.1.1 二值特征提取方法第27-29页
    3.1.2 特征的稀疏化与随机提取第29-33页
  3.2 对于TLD算法特征提取的改进第33-36页
  3.3 本章小结第36-37页
第四章 稀疏子空间表示在目标追踪中的应用第37-49页
  4.1 稀疏目标子空间第37-40页
    4.1.1 提取目标的稀疏子空间第37-39页
    4.1.2 稀疏子空间与候选目标的距离第39-40页
      4.1.2.1 稀疏子空间与候选目标的距离建模第39页
      4.1.2.2 稀疏子空间的更新第39-40页
  4.2 利用粒子滤波实现跟踪过程第40-42页
    4.2.1 建立粒子滤波模型第40-41页
    4.2.2 建立目标的动态模型第41-42页
    4.2.3 建立目标的外观模型第42页
  4.3 实验结果展示与分析第42-48页
    4.3.1 实验结果展示第42-46页
    4.3.2 实验参数与结果分析第46-48页
  4.4 本章小结第48-49页
第五章 研究总结与展望第49-51页
  5.1 本文总结第49页
  5.2 研究展望第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间取得的成果第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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