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基于压缩感知的目标跟踪研究
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基于压缩感知的目标跟踪研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
1 绪论
第10-17页
· 研究背景及意义
第10-11页
· 国内外研究现状
第11-12页
· 目标跟踪算法综述
第12-14页
· 目标描述
第12-13页
· 目标跟踪
第13-14页
· 目标跟踪存在的相关问题
第14-15页
· 论文的主要工作与安排
第15-17页
2 压缩感知理论概述
第17-27页
· 压缩感知基本理论
第17-19页
· 信号的稀疏表示
第19-21页
· 测量矩阵
第21-22页
· 测量矩阵的设计
第21页
· 常用测量矩阵的设计方法
第21-22页
· 数据重构
第22-24页
· 数据重构理论
第22-23页
· 数据重构算法
第23-24页
· 基于压缩感知理论的相关应用
第24页
· 基于压缩感知的目标跟踪
第24-25页
· 本章小结
第25-27页
3 基于压缩感知的改进粒子滤波目标跟踪
第27-44页
· 粒子滤波的基本原理
第27-31页
· 状态空间模型
第27-28页
· 最优贝叶斯估计
第28页
· 粒子滤波器
第28-31页
· 粒子滤波跟踪
第31-36页
· 状态转移模型
第31-32页
· 系统观测模型
第32-34页
· 状态估计
第34页
· 基于粒子滤波的跟踪算法步骤
第34-36页
· 基于压缩感知的改进粒子滤波跟踪
第36-43页
· 基于压缩感知的目标模型
第36-37页
· 融合空间信息的直方图特征
第37页
· 大权值粒子估计
第37-38页
· 基于压缩感知的粒子滤波跟踪
第38页
· 实验结果与分析
第38-43页
· 本章小结
第43-44页
4 基于压缩感知的多特征加权目标跟踪
第44-57页
· 在线学习算法
第44-46页
· 在线学习简介
第44-45页
· 常用在线学习算法
第45-46页
· Haar-like特征
第46-48页
· 基于压缩感知的多特征加权跟踪算法
第48-52页
· 基于压缩感知的特征提取
第49-50页
· 基于贝叶斯分类器的目标检测
第50-52页
· 基于特征加权的目标检测
第52页
· 实验结果与分析
第52-56页
· 小结
第56-57页
5 总结与展望
第57-59页
· 工作总结
第57页
· 未来展望
第57-59页
致谢
第59-60页
参考文献
第60-64 页
本篇论文共
64
页,
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。
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