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结合跟踪技术的视频目标分割方法研究

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结合跟踪技术的视频目标分割方法研究
论文目录
 
论文摘要第1-5页
Abstract of Thesis第5-8页
引言第8-9页
1 绪论第9-15页
  · 视频目标分割第9-11页
    · 视频目标分割研究现状第10-11页
  · 视频目标跟踪第11-13页
    · 基于判别模型的跟踪算法第12-13页
  · 本文的研究内容与贡献第13-14页
  · 本文的组织第14-15页
2 P-N学习、随机蕨丛以及TLD跟踪算法第15-27页
  · P-N学习第15-17页
  · 基于BRIEF特征的随机蕨丛分类器第17-21页
    · BRIEF特征第17-18页
    · 随机蕨丛的定义第18-20页
    · 随机蕨丛的训练第20-21页
    · 蕨与树对比第21页
  · TLD目标跟踪算法框架第21-27页
    · 目标模型第22-23页
    · 跟踪器第23-24页
    · 检测器第24-25页
    · 算法流程第25-26页
    · TLD的相关改进第26-27页
3 基于P-N学习的长时间目标跟踪算法第27-35页
  · 基于卡尔曼滤波的检测框过滤器第28-31页
    · 卡尔曼滤波目标运动预估第28-30页
    · 利用预估信息生成检测范围第30-31页
    · 改进后的检测器第31页
  · 基于随机蕨丛的组合分类器第31-34页
    · 随机蕨丛分类器第32页
    · 随机蕨丛分类器的P-N学习第32-34页
  · 算法流程第34页
  · 本章小结第34-35页
4 结合跟踪技术的视频目标分割算法第35-39页
  · 基于随机蕨丛与高斯混合模型的分割算法第35-37页
    · 融合随机蕨丛的高斯混合模型第36页
    · 分割模型的P-N学习第36-37页
  · 集成算法框架第37-38页
  · 集成算法流程第38页
  · 本章小结第38-39页
5 实验结果及分析第39-50页
  · 基于P-N学习的长时间目标跟踪算法第39-43页
    · 测试数据集说明第39-40页
    · 跟踪准确度第40-41页
    · 处理速度第41-42页
    · 预估检测区域与学习频率第42-43页
  · 结合跟踪技术的视频目标分割算法第43-49页
    · 随机蕨丛像素分类及分割效果第43-46页
    · 结合跟踪技术的视频目标分割算法第46-49页
  · 本章小结第49-50页
6 总结与展望第50-52页
参考文献第52-57页
在学研究成果第57-58页
致谢第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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