基于特征融合的粒子滤波算法的研究与实现



基于特征融合的粒子滤波算法的研究与实现

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基于特征融合的粒子滤波算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-19页
· 研究背景	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-17页
· 运动目标检测研究现状	第12页
· 运动目标跟踪研究现状	第12-17页
· 研究意义	第17-18页
· 论文组织结构	第18-19页
第2章相关知识介绍	第19-29页
· 运动目标检测	第19-20页
· 帧间差分法	第19-20页
· 图像的膨胀和腐蚀	第20页
· 粒子滤波理论基础	第20-28页
· 贝叶斯估计理论	第21-22页
· 蒙特卡罗方法	第22-23页
· 重要性采样	第23-24页
· 序贯重要性采样	第24-26页
· 粒子匮乏问题	第26页
· 重要性函数的选择	第26-27页
· 重采样	第27-28页
· 小结	第28-29页
第3章基于颜色单特征的粒子滤波算法	第29-45页
· 单目标跟踪算法实现	第29-37页
· 矩形粒子模型	第29-30页
· 目标模型的建立	第30-32页
· 粒子初始化	第32页
· 状态预测	第32-33页
· 权值计算	第33-34页
· 跟踪估计	第34-35页
· 重采样	第35-36页
· 算法流程	第36-37页
· 单目标跟踪实验测试与分析	第37-43页
· 实验环境	第37-38页
· 运动目标检测实验分析	第38-40页
· 运动目标跟踪实验分析	第40-43页
· 多目标跟踪算法实现	第43-44页
· 多目标跟踪算法描述	第43页
· 多目标跟踪实验分析	第43-44页
· 小结	第44-45页
第4章粒子滤波算法融合LBP特征的改进	第45-55页
· 目标特征的提取	第45-47页
· 颜色特征	第45-46页
· LBP纹理特征	第46-47页
· 融合LBP特征的粒子权值评价	第47-49页
· 融合LBP特征改进算法描述	第49-50页
· 融合LBP特征改进算法实验测试与分析	第50-54页
· 颜色相近情况下的跟踪	第50-53页
· 遮挡情况下的跟踪	第53-54页
· 小结	第54-55页
第5章基于OpenMP粒子滤波算法并行化	第55-67页
· OpenMP并行执行模式	第55-57页
· 粒子滤波算法并行设计	第57-60页
· 颜色空间转换的并行化	第57-59页
· 算法并行化	第59-60页
· 实验测试与分析	第60-65页
· 单目标跟踪并行测试	第61-63页
· 多目标跟踪并行测试	第63-65页
· 小结	第65-67页
第6章结束语	第67-69页
· 工作总结	第67-68页
· 工作展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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