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基于超像素的目标跟踪算法研究

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基于超像素的目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-17页
  1.1 研究背景与意义第12-13页
  1.2 超像素分割的研究现状与主要难点第13页
  1.3 目标跟踪的国内外研究现状及主要难点第13-15页
    1.3.1 跟踪目标的表观模型研究现状和主要难点第13-14页
    1.3.2 跟踪目标的跟踪器的研究现状和主要难点第14-15页
  1.4 本文的研究内容和结构安排第15-17页
第二章 基于简单线性迭代聚类的超像素生成算法第17-40页
  2.1 引言第17页
  2.2 K均值聚类算法简介第17-19页
  2.3 简单线性迭代聚类算法第19-23页
    2.3.1 简单线性迭代聚类算法流程第20-22页
    2.3.2 简单线性迭代聚类复合欧式距离度量第22-23页
  2.4 带各向异性扩散滤波与亮度约束的SLIC算法第23-29页
    2.4.1 各向异性扩散滤波第23-27页
    2.4.2 亮度分量距离约束第27-29页
  2.5 实验结果对比与分析第29-39页
    2.5.1 本文方法和传统线性迭代聚类的主观比较第31-35页
    2.5.2 本文方法和传统线性迭代聚类的客观比较第35-39页
  2.6 本章小结第39-40页
第三章 行星型超像素特征池表观模型第40-62页
  3.1 引言第40-41页
  3.2 均值漂移聚类算法第41-45页
    3.2.1 核密度估计第41-43页
    3.2.2 密度梯度估计第43-45页
  3.3 基于超像素的特征池表观模型第45-49页
    3.3.1 特征池第45-47页
    3.3.2 置信图第47-49页
  3.4 星型连接的超像素特征池表观模型第49-55页
    3.4.1 部件分割和特征提取第50-52页
    3.4.2 根部件标准化置信度量第52-54页
    3.4.3 叶部件的表观描述第54-55页
    3.4.4 叶部件状态置信度度量第55页
  3.5 两种表观模型在粒子滤波器下的性能评估第55-60页
    3.5.1 粒子滤波器简介第55-56页
    3.5.2 两种表观模型实验数据比较第56-60页
  3.6 本章小结第60-62页
第四章 贝叶斯框架下的超像素跟踪方法第62-78页
  4.1 引言第62页
  4.2 非线性贝叶斯问题与解第62-67页
  4.3 传统超像素表观模型的跟踪方法第67-72页
    4.3.1 系统动态模型与观测模型第67-70页
    4.3.2 表观模型在线更新第70-71页
    4.3.3 超像素表观模型跟踪算法流程第71-72页
  4.4 星型连接表观模型的跟踪方法第72-75页
  4.5 星型连接表观模型的在线更新第75-76页
  4.6 星型超像素跟踪算法具体流程第76-77页
  4.7 本章小节第77-78页
第五章 跟踪实验结果与测评第78-86页
  5.1 引言第78页
  5.2 总体算法流程第78-79页
  5.3 实验结果第79-85页
    5.3.1 本文方法和传统超像素跟踪算法的主观比较第79-81页
    5.3.2 本文方法和传统超像素跟踪算法的客观比较第81-83页
    5.3.3 本文方法和其他跟踪算法的客观比较第83-85页
  5.4 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
  6.1 本文主要贡献第86页
  6.2 未来工作展望第86-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-93页
攻硕期间取得的研究成果第93页

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