基于核函数的视觉跟踪算法研究及其应用

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基于核函数的视觉跟踪算法研究及其应用

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基于核函数的视觉跟踪算法研究及其应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-17页
1.1 课题的研究背景及意义	第12-14页
1.2 论文的研究工作及创新	第14-15页
1.3 论文结构安排	第15-17页
第二章目标跟踪综述	第17-25页
2.1 引言	第17-18页
2.2 目标跟踪的分类	第18-20页
2.3 视觉跟踪的两种基本思路	第20-22页
2.4 视觉跟踪算法的分类	第22-25页
第三章 MEAN SHIFT 算法理论	第25-35页
3.1 MEAN SHIFT 算法描述	第26-31页
3.1.1 基本MEAN SHIFT	第26-27页
3.1.2 扩展的MEAN SHIFT	第27-29页
3.1.3 MEAN SHIFT 的物理含义	第29-31页
3.2 MEAN SHIFT 算法的收敛性	第31-33页
3.3 MEAN SHIFT 算法的固有优点和缺点	第33-35页
第四章基于颜色直方图的经典MEAN SHIFT 跟踪算法	第35-51页
4.1 目标图像的建模	第35-38页
4.2 相似性度量	第38-41页
4.3 基于MEAN SHIFT 的目标跟踪算法	第41-51页
4.3.1 距离的最小化	第41-43页
4.3.2 算法描述	第43-45页
4.3.3 算法时间复杂度分析	第45-46页
4.3.4 实验与分析	第46-51页
第五章基于关注度和空间投影的目标模型	第51-59页
5.1 引言	第51-52页
5.2 关注度介绍	第52-54页
5.2.1 ITTI 关注度算法	第52-53页
5.2.2 基于SHANNON 熵的关注度算法	第53-54页
5.3 基于关注度的目标建模	第54-56页
5.4 基于关注度和空间投影的目标跟踪	第56-59页
第六章基于关注度和空间投影的目标跟踪及实验结果	第59-68页
6.1 快速飞机序列	第59-62页
6.2 动物快速运动序列	第62-64页
6.3 模糊场景下非车辆目标序列跟踪	第64-65页
6.4 红外目标序列	第65-67页
6.5 实验小结	第67-68页
第七章总结	第68-70页
7.1 工作总结	第68页
7.2 课题展望	第68-70页
参考文献	第70-74页
致谢	第74-75页
攻读硕士期间发表的论文	第75页

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