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基于深度学习和迁移学习的鲁棒多线索目标跟踪

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基于深度学习和迁移学习的鲁棒多线索目标跟踪
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 引言第10-22页
  · 研究背景第10-11页
  · 目标跟踪研究中面临的主要问题第11-13页
  · 目标跟踪算法国内外研究现状第13-18页
    · 目标表观的建模和提取第13-15页
    · 目标运动的建模和搜索第15-16页
    · 模型的更新第16-17页
    · 发展动态分析及小结第17-18页
  · 论文的主要工作第18-19页
  · 论文结构安排第19-22页
第2章 基于卷积深度置信网络和迁移学习的目标跟踪算法第22-40页
  · 引言第22-24页
  · 基于卷积深度置信网络的目标表观建模第24-27页
    · 卷积深度置信网络简介第24-26页
    · 模型的离线训练和迁移学习第26-27页
  · 模型的更新第27-29页
    · 离线训练样本和在线训练样本第27-29页
    · 在线测试样本和模型的更新第29页
  · 基于卷积深度置信网络的目标跟踪算法第29-32页
  · 实验第32-39页
    · 实验设置第32-33页
    · 不同跟踪环境和目标状态变化下跟踪结果的对比第33-34页
    · 典型视频序列下的定性比较第34-36页
    · 典型视频序列下的定量比较第36页
    · 正样本更新的有效性分析第36-39页
  · 本章小结第39-40页
第3章 基于在线PCA网络的目标跟踪算法第40-54页
  · 引言第40-41页
  · 基于在线PCA网络的目标表观建模第41-43页
  · 模型的更新第43-45页
  · 基于PCA网络的目标跟踪算法第45页
  · 实验第45-53页
    · 实验设置第45-46页
    · 不同跟踪环境和目标状态变化下跟踪结果的对比第46-47页
    · 典型视频序列下的定性比较第47-49页
    · 典型视频序列下的定量比较第49-50页
    · 正样本更新的有效性分析第50-53页
  · 本章小结第53-54页
第4章 选择性搜索和多深度模型融合的多线索目标跟踪算法第54-70页
  · 引言第54-55页
  · 基于多线索的目标表观建模第55-59页
    · 反向传播算法简介第55-56页
    · 卷积神经网络建模方法第56-59页
    · 卷积深度置信网络建模方法第59页
  · 运动目标的建模和搜索第59-60页
    · 选择性搜索理论第60页
  · 模型的更新和离线训练样本第60-62页
    · 目标模型的更新第60-61页
    · 多模型离线训练样本第61-62页
  · 基于多线索的目标跟踪算法第62-63页
  · 实验第63-69页
    · 实验设置第63-64页
    · 不同跟踪环境和目标状态变化下跟踪结果的对比第64-66页
    · 典型视频序列下的定性比较第66页
    · 典型视频序列下的定量比较第66-68页
    · 单模型与多模型的跟踪结果比较第68-69页
  · 本章小结第69-70页
第5章 总结和展望第70-72页
  · 研究工作总结第70-71页
  · 未来的工作展望第71-72页
参考文献第72-80页
致谢第80-82页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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