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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

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