基于稀疏表示的在线视觉目标跟踪算法研究

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基于稀疏表示的在线视觉目标跟踪算法研究

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基于稀疏表示的在线视觉目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-11页
注释表	第11-12页
缩略词	第12-13页
第一章绪论	第13-23页
1.1 研究背景与意义	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15-20页
1.2.1 目标跟踪系统	第16-17页
1.2.2 生成式目标跟踪	第17-18页
1.2.3 判别式目标跟踪	第18-19页
1.2.4 稀疏表示目标跟踪	第19-20页
1.3 目标跟踪面临的问题	第20-21页
1.4 本文内容与章节安排	第21-23页
第二章目标跟踪理论基础与评估指标	第23-31页
2.1 目标跟踪理论基础	第23-29页
2.1.1 粒子滤波理论	第23-24页
2.1.2 仿射变换模型	第24-25页
2.1.3 模板更新机制	第25页
2.1.4 稀疏表示理论	第25-26页
2.1.5 增量主成分分析理论	第26-27页
2.1.6 低秩矩阵恢复理论	第27-29页
2.2 跟踪效果评估指标	第29-30页
2.2.1 图像序列测试集	第29页
2.2.2 定性评估	第29页
2.2.3 定量评估	第29-30页
2.3 本章小结	第30-31页
第三章 L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪	第31-47页
3.1 基于稀疏表示的目标跟踪	第31-32页
3.2 基于增量主成分分析的目标跟踪	第32-33页
3.3 基于稀疏原型的目标跟踪	第33-34页
3.4 L1-L2范数联合约束的目标跟踪算法	第34-37页
3.4.1 目标表示模型	第35页
3.4.2 迭代求解算法	第35-36页
3.4.3 L1-L2范数联合约束的目标跟踪框架	第36-37页
3.5 实验结果与分析	第37-46页
3.5.1 定性分析	第37-42页
3.5.2 定量分析	第42-45页
3.5.3 计算复杂度分析	第45-46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章在线低秩稀疏表示的鲁棒视觉跟踪	第47-63页
4.1 基于低秩表示的目标跟踪	第47-48页
4.2 在线低秩稀疏表示的视觉跟踪算法	第48-52页
4.2.1 目标表示模型	第49-50页
4.2.2 迭代求解算法	第50-51页
4.2.3 在线低秩稀疏表示的目标跟踪框架	第51-52页
4.3 实验结果与分析	第52-61页
4.3.1 定性分析	第52-57页
4.3.2 定量分析	第57-61页
4.4 本章小结	第61-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 本文工作总结	第63-64页
5.2 未来研究展望	第64-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-70页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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