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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,
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。
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