ELM与Mean Shift相结合的抗遮挡目标跟踪算法研究

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ELM与Mean Shift相结合的抗遮挡目标跟踪算法研究

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ELM与Mean Shift相结合的抗遮挡目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 绪论	第11-20页
1.1 课题研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-18页
1.2.1 目标检测方法研究现状	第13-15页
1.2.2 跟踪过程中的目标遮挡	第15-16页
1.2.3 抗遮挡目标跟踪算法研究现状	第16-18页
1.3 本文主要工作及内容安排	第18-19页
1.4 本章小结	第19-20页
2 Mean Shift目标跟踪算法	第20-34页
2.1 无参数密度估计	第20-23页
2.2 Mean Shift算法基本原理	第23-25页
2.3 Mean Shift算法中颜色空间的选择	第25-26页
2.4 Mean Shift目标跟踪过程	第26-29页
2.4.1 目标模型的建立	第26页
2.4.2 候选模型的建立	第26页
2.4.3 相似度判定方法	第26-27页
2.4.4 跟踪算法实现及流程图	第27-29页
2.5 Mean Shift算法的不足	第29-33页
2.6 本章小结	第33-34页
3 抗遮挡目标跟踪算法	第34-50页
3.1 基于模板分块匹配的Mean Shift目标跟踪算法	第34-38页
3.1.1 目标分块原理	第34-35页
3.1.2 算法流程和实现	第35-36页
3.1.3 实验结果和分析	第36-38页
3.1.4 分块Mean Shift算法的优势和不足	第38页
3.2 基于卡尔曼滤波的Mean Shift目标跟踪算法	第38-49页
3.2.1 贝叶斯理论	第39-40页
3.2.2 卡尔曼滤波简介	第40页
3.2.3 卡尔曼滤波基本原理	第40-43页
3.2.4 卡尔曼滤波的特点	第43-44页
3.2.5 卡尔曼滤波的稳定性和误差分析	第44-45页
3.2.6 算法流程和实现	第45-48页
3.2.7 实验结果和分析	第48-49页
3.3 本章小结	第49-50页
4 ELM位置预测理论及改进	第50-62页
4.1 人工神经网络	第50-55页
4.1.1 神经网络分类	第51-52页
4.1.2 前馈神经网络模型	第52-54页
4.1.3 传统前馈神经网络的不足	第54-55页
4.2 极限学习机	第55-57页
4.3 基于递归最小二乘法的ELM	第57-60页
4.3.1 基于误差最小化的ELM	第57-58页
4.3.2 递归最小二乘法	第58-59页
4.3.3 基于递归最小二乘法的ELM	第59-60页
4.4 仿真结果与分析	第60页
4.5 本章小结	第60-62页
5 ELM与Mean Shift相结合的抗遮挡目标跟踪算法	第62-72页
5.1 位置预测原理	第62-63页
5.2 ELM与Mean Shift相结合的目标跟踪算法	第63-66页
5.3 实验结果及分析	第66-71页
5.3.1 对高速运动目标进行跟踪的结果对比	第66-68页
5.3.2 对部分遮挡目标进行跟踪的结果对比	第68-70页
5.3.3 对完全遮挡目标进行跟踪的结果对比	第70-71页
5.3.4 实验结论	第71页
5.4 本章小结	第71-72页
6 总结与展望	第72-74页
6.1 结论	第72页
6.2 展望	第72-74页
参考文献	第74-78页
致谢	第78-80页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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