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机器视觉目标跟踪算法研究

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机器视觉目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-15页
  · 研究背景及意义第11页
  · 目标跟踪算法的研究现状第11-13页
    · 目标跟踪算法的难点第11-12页
    · 目标跟踪算法研究现状第12-13页
    · 目标跟踪算法评价标准第13页
  · 主要的工作和结构安排第13-15页
第二章 现有目标跟踪算法介绍第15-31页
  · 基于状态估计的跟踪算法第15-18页
    · 状态估计跟踪算法的特征第16页
    · 卡尔曼滤波器第16-17页
    · 粒子滤波器第17-18页
  · Mean Shift 跟踪算法第18-21页
    · Mean Shift 跟踪算法的特征第18页
    · Mean Shift 算法第18-19页
    · 特征值的概率密度估计第19-20页
    · 相似性度量第20-21页
    · Mean Shift 跟踪算法的发展第21页
  · 基于在线分类器学习的跟踪算法第21-29页
    · 在线分类器学习的跟踪算法的特征第21-25页
    · Online-Adboost 跟踪算法第25-26页
    · Multiple Instance Learning 跟踪算法第26-27页
    · Compressive Tracking 算法第27-28页
    · Struck 跟踪算法第28-29页
  · 其他跟踪方法第29-30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 目标跟踪中的四叉树分块模型第31-43页
  · 引言第31-32页
  · 目标图像的四叉树分块第32-34页
  · 基于四叉树分块的目标描述第34-35页
    · 概率密度估计第34页
    · 基于四叉树分块的局部参数概率密度估计第34-35页
  · 四叉树分块模型在目标跟踪中的应用第35-36页
  · 实验第36-41页
    · 实验环境第36-37页
    · 实验结果第37-39页
    · 实验分析第39-41页
  · 本章小结第41-43页
第四章 基于词袋的跟踪算法研究第43-56页
  · 引言第43页
  · 传统机器学习方法第43-45页
    · 特征提取第43-44页
    · 分类器的选择第44-45页
  · 基于词袋的分类方法第45-46页
  · 聚词方法第46-47页
  · 词频描述第47-48页
  · 词袋在目标跟踪中的应用研究第48-53页
    · 词袋分类跟踪算法的特征选择和提取第48-51页
    · 词袋分类跟踪算法的聚词框架设计第51页
    · 词袋分类跟踪算法的跟踪策略第51-52页
    · 词袋分类跟踪算法的流程第52-53页
  · 实验结果与结论第53-54页
    · 复杂环境实验第53页
    · 与人工特征 Mean Shift 跟踪算法的比较实验第53-54页
  · 本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
  · 工作总结第56页
  · 工作展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-64页
攻读学位期间发表的学术论文目录第64-65 页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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