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基于TLD框架的目标跟踪算法
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基于TLD框架的目标跟踪算法
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-12页
第一章 绪论第12-21页
　　1.1 研究背景与意义第12-13页
　　1.2 目标跟踪研究现状第13-19页
　　　　1.2.1 基于生成模型的方法第13-15页
　　　　1.2.2 基于区分模型的方法第15-16页
　　　　1.2.3 模型更新第16页
　　　　1.2.4 目标跟踪算法技术难点第16-17页
　　　　1.2.5 目标跟踪算法评价准则第17-19页
　　1.3 本文研究内容与组织结构第19-20页
　　1.4 本章小结第20-21页
第二章 TLD跟踪算法第21-28页
　　2.1 引言第21-22页
　　2.2 TLD跟踪算法介绍第22-26页
　　　　2.2.1 中值光流跟踪器第22页
　　　　2.2.2 级联检测器第22-25页
　　　　2.2.3 P-N学习器第25-26页
　　2.3 TLD算法特点第26页
　　　　2.3.1 TLD算法优点第26页
　　　　2.3.2 TLD算法缺点第26页
　　2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于分层与分块权值理论的压缩感知跟踪器第28-46页
　　3.1 引言第28-29页
　　3.2 压缩感知理论第29-32页
　　　　3.2.1 信号的稀疏表示第29-30页
　　　　3.2.2 观测矩阵的设计第30-31页
　　　　3.2.3 信号重建第31-32页
　　3.3 图像分层与分块权值理论第32-35页
　　　　3.3.1 图像分层理论第32-33页
　　　　3.3.2 基于图像分块的自适应权值理论第33-35页
　　3.4 基于分层与分块权值理论的压缩感知跟踪算法第35-38页
　　　　3.4.1 基于压缩感知的特征提取第35-36页
　　　　3.4.2 基于贝叶斯分类器的目标检测第36-38页
　　3.5 实验结果及分析第38-45页
　　　　3.5.1 算法有效性验证第38-41页
　　　　3.5.2 与其他跟踪算法对比实验第41-45页
　　　　3.5.3 算法实时性分析第45页
　　3.6 本章小结第45-46页
第四章 基于TLD框架的目标跟踪算法第46-62页
　　4.1 引言第46-47页
　　4.2 模糊集理论第47-48页
　　　　4.2.1 数据模糊化第47页
　　　　4.2.2 知识库第47-48页
　　　　4.2.3 模糊推理第48页
　　　　4.2.4 去模糊化第48页
　　4.3 多规则约束的模糊半监督学习器第48-50页
　　　　4.3.1 多规则约束第48-49页
　　　　4.3.2 模糊P-N学习器第49-50页
　　4.4 基于TLD框架的目标跟踪算法第50-52页
　　4.5 实验与分析第52-61页
　　　　4.5.1 算法有效性验证第52-56页
　　　　4.5.2 与其他跟踪算法对比实验第56-61页
　　4.6 本章小结第61-62页
第五章 总结与展望第62-64页
　　5.1 工作总结第62-63页
　　5.2 存在的问题与展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68页
攻读硕士学位期间发表（录用）论文情况第68页
攻读硕士学位期间参加科研项目情况第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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