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基于检测的物体跟踪方法研究
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基于检测的物体跟踪方法研究
论文目录
摘要
第1-9页
Abstract
第9-14页
1 绪论
第14-23页
1.1 引言
第14-15页
1.2 物体跟踪中的困难
第15-16页
1.3 基于检测的跟踪
第16-17页
1.4 基于检测的跟踪技术中的问题
第17-19页
1.4.1 目标物体的有效表征问题
第17-18页
1.4.2 目标物体外观变化的有效捕捉问题
第18页
1.4.3 模型的错误更新问题
第18-19页
1.5 研究目标及研究内容
第19-20页
1.6 创新之处
第20-21页
1.7 本文的组织结构
第21-23页
2. 基于检测的物体跟踪研究现状
第23-40页
2.1 物体特征
第23-28页
2.1.0 局部区域特征
第24-25页
2.1.1 局部关键点特征
第25-27页
2.1.2 全局整体特征
第27-28页
2.2 外观模型
第28-38页
2.2.1 静态或动态
第28-29页
2.2.2 生成式或区分式
第29-31页
2.2.3 模型分类
第31-38页
2.3 全局优化
第38-39页
2.4 本章小结
第39-40页
3 基于区域特征的物体检测跟踪
第40-73页
3.1 引言
第40-42页
3.2 区域特征
第42-48页
3.2.1 基于梯度信息的区域特征
第42-43页
3.2.2 基于颜色信息的区域特征
第43-44页
3.2.3 基于灰度像素的区域特征
第44-48页
3.3 基于区域特征的特征提取与降维
第48-55页
3.3.1 稀疏随机矩阵
第48-49页
3.3.2 特征维度提取和降维
第49-52页
3.3.3 压缩特征构建
第52-53页
3.3.4 特征降维与特征选择
第53-54页
3.3.5 对于压缩特征的维度的讨论
第54-55页
3.4 基于压缩特征的外观模型
第55-59页
3.5 跟踪过程
第59-65页
3.5.1 跟踪器
第59-60页
3.5.2 物体模型
第60-65页
3.6 实验与分析
第65-72页
3.6.1 实验环境配置
第65-66页
3.6.2 压缩特征的维度
第66-67页
3.6.3 直方图的柱数
第67-68页
3.6.4 与其他方法比较
第68-72页
3.7 本章小结
第72-73页
4 基于关键点的物体检测跟踪
第73-115页
4.1 引言
第73-75页
4.2 关键点
第75-90页
4.2.1 关键点提取
第75-84页
4.2.2 关键点描述
第84-90页
4.3 物体表示
第90-91页
4.4 基于关键点特征的外观学习
第91-103页
4.4.1 Boosting
第91-92页
4.4.2 关键点簇
第92-93页
4.4.3 基于关键点簇的弱分类器
第93-96页
4.4.4 外观模型的在线更新
第96-103页
4.5 物体跟踪
第103-106页
4.5.1 初始化
第103-104页
4.5.2 检测跟踪过程
第104-106页
4.6 实验与分析
第106-113页
4.6.1 实验环境配置
第106-107页
4.6.2 效率分析
第107-108页
4.6.3 性能分析
第108-110页
4.6.4 对比分析
第110-113页
4.7 本章小结
第113-115页
5 在线物体检测跟踪结果优化
第115-137页
5.1 引言
第115-117页
5.2 在线检测跟踪
第117-120页
5.3 迭代外观学习
第120-129页
5.3.1 Adaboost
第121-122页
5.3.2 样本权重下降
第122-124页
5.3.3 迭代学习
第124-129页
5.4 实验与分析
第129-135页
5.4.1 实验环境配置
第129页
5.4.2 迭代次数
第129-130页
5.4.3 与Online MIL比较
第130-132页
5.4.4 与其他方法比较
第132-135页
5.5 本章小结
第135-137页
6 结论和展望
第137-140页
6.1 方法总结
第137-138页
6.2 未来工作展望
第138-140页
参考文献
第140-158页
攻读博士期间发表的学术论文
第158-159页
致谢
第159页
本篇论文共
159
页,
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