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多特征联合及选择的目标跟踪算法研究

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多特征联合及选择的目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
符号与缩写词含义第7-8页
第一章 绪论第8-18页
  · 研究背景与意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-14页
  · 目标跟踪难点及评价标准第14-16页
    · 目标跟踪难点第14-15页
    · 目标跟踪算法评价标准第15-16页
  · 本文的创新点及主要内容第16-18页
    · 本文创新点第16页
    · 主要内容第16-18页
第二章 稀疏表示相关知识第18-25页
  · 信号的稀疏表示第18-20页
  · 稀疏表示算法第20-21页
    · 匹配追踪算法第20页
    · 基追踪算法第20-21页
  · 基于稀疏表示的目标跟踪算法第21-25页
    · 字典生成第21-23页
    · 字典更新第23页
    · 算法框架第23-25页
第三章 多特征联合的稀疏表示目标跟踪方法第25-40页
  · 基于多特征联合的目标跟踪方法第25-34页
    · 跟踪框架第25页
    · 目标外观模型第25-28页
    · 特征的核化处理及目标稀疏表示第28-29页
    · KAPG方法求解第29-30页
    · 目标跟踪策略第30-32页
    · 模板更新第32-34页
  · 跟踪结果与对比第34-37页
    · 定性评价第35-37页
    · 定量评价第37页
  · 本章总结第37-40页
第四章 基于支持向量机的多特征选择目标跟踪算法第40-55页
  · 支持向量机第40-43页
  · 基于支持向量机的多特征选择的目标跟踪第43-48页
    · 跟踪框架第43-44页
    · 目标外观模型第44-45页
    · 训练分类器第45页
    · 跟踪策略及特征选择第45-46页
    · 分类器更新第46-48页
  · 跟踪结果与分析第48-54页
    · 定性评价第48-50页
    · 定量评价第50页
    · 特征选择分析第50-52页
    · 鲁棒性分析第52-54页
  · 本章总结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  · 本文工作总结第55-56页
  · 工作展望第56-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-64页
攻读硕士期间科研成果第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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