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基于机器学习的目标跟踪技术研究

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基于机器学习的目标跟踪技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-20页
  1.1 引言第8页
  1.2 课题研究的背景与意义第8-9页
  1.3 目标跟踪技术的研究现状第9-16页
    1.3.1 目标跟踪技术的研究现状概述第9-10页
    1.3.2 判别式跟踪算法的研究现状第10-16页
      1.3.2.1 目标表示第10-14页
      1.3.2.2 目标模型第14-15页
      1.3.2.3 模型更新第15-16页
  1.4 目标跟踪算法的难点第16-17页
  1.5 论文的主要内容及组织结构第17-19页
  1.6 本章小结第19-20页
第二章 算法的总体框架第20-25页
  2.1 引言第20页
  2.2 系统框架第20-23页
    2.2.1 分类器初始训练阶段第20-21页
    2.2.2 目标跟踪阶段第21-22页
    2.2.3 分类器在线更新阶段第22-23页
  2.3 本章小结第23-25页
第三章 特征提取第25-29页
  3.1 引言第25页
  3.2 HOG特征提取算法第25-28页
  3.3 HOG特征的优势第28页
  3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于ELM的分类器初始训练算法第29-34页
  4.1 引言第29页
  4.2 ELM算法第29-32页
    4.2.1 ELM算法的原理第29-31页
    4.2.2 ELM分类器的优势第31-32页
  4.3 分类器初始训练流程第32-33页
  4.4 本章小结第33-34页
第五章 目标跟踪算法第34-38页
  5.1 引言第34页
  5.2 目标预测第34页
  5.3 搜索机制第34-36页
    5.3.1 滑动窗口搜索第35-36页
    5.3.2 搜索范围估计第36页
  5.4 分类决策第36-37页
  5.5 本章小结第37-38页
第六章 分类器在线更新算法第38-44页
  6.1 引言第38页
  6.2 更新时机第38-40页
  6.3 更新过程第40-43页
    6.3.1 基于ELM的在线更新算法第40-42页
    6.3.2 在线更新步骤第42-43页
  6.4 本章小结第43-44页
第七章 实验结果与分析第44-59页
  7.1 引言第44页
  7.2 实验环境第44页
  7.3 跟踪数据集第44-47页
  7.4 评价标准第47-48页
  7.5 实验实施与参数设置第48-50页
  7.6 实验结果第50-56页
  7.7 实验分析第56-57页
  7.8 本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
个人简历第67-68页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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