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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

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