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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,
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。
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