多外观模型自适应加权的粒子滤波目标跟踪算法研究

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多外观模型自适应加权的粒子滤波目标跟踪算法研究

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多外观模型自适应加权的粒子滤波目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-19页
1.1 研究背景和意义	第10-12页
1.2 目标跟踪研究现状	第12-17页
1.2.1 国内外研究进展	第12-14页
1.2.2 目标跟踪的分类	第14-15页
1.2.3 目标跟踪面临的难题	第15-17页
1.3 本文的主要工作	第17-18页
1.4 本文的组织架构	第18-19页
2 相关背景知识	第19-31页
2.1 主成分分析	第19-22页
2.1.1 基本思想和几何意义	第19-20页
2.1.2 PCA的具体实现	第20-22页
2.2 偏最小二乘法	第22-26页
2.2.1 基本思想和原理	第22-23页
2.2.2 PLS方法的实现	第23-26页
2.3 粒子滤波理论	第26-30页
2.3.1 贝叶斯滤波	第26-27页
2.3.2 蒙特卡罗采样	第27-28页
2.3.3 序贯重要性采样	第28-29页
2.3.4 粒子退化和重采样	第29-30页
2.4 本章小结	第30-31页
3 多外观模型自适应加权的目标跟踪算法	第31-42页
3.1 目标的表示	第31-34页
3.1.1 数据准备	第31-32页
3.1.2 外观模型的建立	第32-34页
3.2 权重自适应综合模型	第34-38页
3.2.1 多外观模型	第34-35页
3.2.2 单外观模型的特征级加权	第35-36页
3.2.3 外观模型级加权	第36-38页
3.3 跟踪的实现	第38-41页
3.3.1 外观模型更新策略	第38-39页
3.3.2 跟踪算法	第39-41页
3.4 本章小结	第41-42页
4 实验结果和分析	第42-53页
4.1 实验数据准备	第42-43页
4.2 实验对比定性分析	第43-48页
4.3 实验对比定量分析	第48-52页
4.4 本章小结	第52-53页
5 总结与展望	第53-55页
5.1 工作总结	第53页
5.2 下一步工作	第53-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-61页
个人简介	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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