基于粒子滤波和卡尔曼滤波的复杂场景下视觉跟踪

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基于粒子滤波和卡尔曼滤波的复杂场景下视觉跟踪

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基于粒子滤波和卡尔曼滤波的复杂场景下视觉跟踪

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-6 页
目录	第6-8 页
第一章绪论	第8-16 页
· 论文研究的背景和意义	第8-9 页
· 视觉跟踪的国内外研究现状	第9-10 页
· 视觉跟踪相关技术	第10-14 页
· 本文的研究内容和主要贡献	第14-15 页
· 论文的章节安排	第15-16 页
第二章贝叶斯滤波理论	第16-35 页
· 引言	第16-18 页
· 贝叶斯滤波原理	第18-21 页
· 模型假设和贝叶斯估计	第18-19 页
· 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法	第19-21 页
· 卡尔曼滤波器	第21-24 页
· 卡尔曼滤波理论	第21-23 页
· 卡尔曼滤波发散原因与抑制	第23-24 页
· 粒子滤波器	第24-30 页
· 粒子滤波原理	第24-26 页
· 重采样	第26-27 页
· 粒子滤波算法	第27-30 页
· 实验及仿真	第30-34 页
· 仿真及分析	第30-31 页
· 实验结果及讨论	第31-34 页
· 本章小结	第34-35 页
第三章复杂场景中的粒子滤波跟踪算法	第35-58 页
· 引言	第35-36 页
· 特征空间分析	第36-42 页
· 概率密度估计	第36-39 页
· 核密度估计	第37-38 页
· 直方图密度估计	第38-39 页
· 概率密度函数模型描述	第39-41 页
· 目标模型	第39-41 页
· 候选模型	第41 页
· 相似度函数	第41-42 页
· 目标的颜色信息描述	第42 页
· 基于颜色特征和贝叶斯滤波的跟踪算法	第42-46 页
· 改进型粒子滤波器	第42-43 页
· 系统模型	第43-44 页
· 算法描述	第44-46 页
· 实验结果及分析	第46-52 页
· 仿真及分析	第46-47 页
· 实验结果以及讨论	第47-52 页
· 遮挡处理	第52-57 页
· 遮挡检测及处理	第52-54 页
· 实验结果	第54-57 页
· 本章小结	第57-58 页
第四章基于遗传进化的多信息跟踪算法	第58-71 页
· 引言	第58-60 页
· 遗传进化算法	第60-64 页
· 粒子数目的理论分析	第60 页
· 遗传进化算法	第60-64 页
· 目标梯度描述	第64-67 页
· SIFT特征点	第64 页
· SIFT特征点提取	第64-66 页
· 梯度直方图	第66-67 页
· 基于遗传进化的多信息跟踪算法	第67-68 页
· 实验结果及分析	第68-70 页
· 本章小结	第70-71 页
第五章总结与展望	第71-73 页
· 工作总结	第71 页
· 研究与展望	第71-73 页
参考文献	第73-80 页
攻读硕士学位期间完成的科研成果	第80-81 页
致谢	第81 页

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