融合卡尔曼滤波和Mean Shift的尺度自适应运动目标跟踪算法的研究与实现

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融合卡尔曼滤波和Mean Shift的尺度自适应运动目标跟踪算法的研究与实现

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融合卡尔曼滤波和Mean Shift的尺度自适应运动目标跟踪算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
缩略词表	第12-13页
第一章绪论	第13-19页
· 课题研究背景及意义	第13-14页
· 国内外研究现状及发展态势	第14-15页
· 目标跟踪算法概述	第15-17页
· 本文的主要研究内容	第17-19页
第二章算法仿真与实现的软硬件平台	第19-33页
· 流程划分	第19-21页
· 算法仿真	第21-22页
· 算法实现	第22-25页
· Matlab 与 C 混合编程	第23-24页
· CCS 评估算法时间效率	第24-25页
· 算法优化	第25-28页
· 算法集成的软硬件平台	第28-32页
· 本章小结	第32-33页
第三章尺度自适应 MEAN SHIFT 目标跟踪算法	第33-54页
· MEAN SHIFT 算法原理	第33-38页
· 问题描述	第34-35页
· 算法原理	第35-38页
· 尺度自适应 MEAN SHIFT 在运动物体跟踪中的应用	第38-47页
· 问题描述	第38页
· 尺度自适应 Mean Shift 算法步骤	第38-45页
· 算法级的优化方法	第45-46页
· 算法运行时间评估	第46-47页
· 系统运行结果分析	第47-50页
· 目标跟踪效果	第47-50页
· 尺度自适应 MEAN SHIFT 与传统 MEAN SHIFT 算法效果比较	第50-52页
· 本章小结	第52-54页
第四章卡尔曼滤波器与 MEAN SHIFT 相结合的运动目标跟踪算法	第54-69页
· 递归贝叶斯与状态空间方法	第54-55页
· 卡尔曼滤波器跟踪算法	第55-59页
· 卡尔曼滤波器原理	第55-57页
· 卡尔曼滤波器在目标跟踪中的应用	第57-58页
· 卡尔曼滤波器目标跟踪实验	第58-59页
· 融合卡尔曼滤波和 MEAN SHIFT 的目标跟踪算法	第59-65页
· 算法模型建立	第59-64页
· 目标快速运动情况下的跟踪	第64-65页
· 目标遮挡情况下的跟踪	第65-68页
· 本章小结	第68-69页
第五章总结与展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-75页
攻读硕士学位期间的研究成果	第75-76 页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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