基于改进粒子滤波的目标跟踪方法研究



基于改进粒子滤波的目标跟踪方法研究

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基于改进粒子滤波的目标跟踪方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 课题研究背景和意义	第8-9页
1.2 目标跟踪技术研究现状	第9-12页
1.2.1 运动目标跟踪系统	第9页
1.2.2 目标外观建模技术	第9-10页
1.2.3 运动目标跟踪技术	第10-12页
1.3 研究任务和章节安排	第12-14页
第二章目标跟踪方法基本原理	第14-23页
2.1 粒子滤波理论	第14-17页
2.1.1 蒙特卡洛模拟	第14页
2.1.2 贝叶斯重要性采样	第14-15页
2.1.3 贝叶斯序贯重要性采样技术	第15-17页
2.2 Mean Shift目标跟踪理论	第17-20页
2.2.1 Mean Shift的基本定义	第17-18页
2.2.2 Mean Shift目标跟踪技术	第18-20页
2.3 目标区域特征提取理论	第20-22页
2.3.1 颜色特征	第20-21页
2.3.2 FDF特征	第21页
2.3.3 LBP特征	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
第三章基于优化权值的多区域采样目标跟踪算法	第23-34页
3.1 粒子预测及目标状态估计	第23-24页
3.2 多区域采样算法	第24-26页
3.2.1 单一区域采样的概念及其缺点	第24页
3.2.2 多区域采样概念	第24-25页
3.2.3 区域置信度计算及目标状态估计	第25-26页
3.3 改进多区域采样算法及其分析	第26-28页
3.3.1 改进多区域采样算法	第26-27页
3.3.2 改进算法分析	第27-28页
3.4 算法实现步骤	第28-29页
3.5 实验结果与分析	第29-33页
3.6 本章小结	第33-34页
第四章基于信息保留的自适应多特征融合目标跟踪	第34-46页
4.1 粒子预测及目标状态估计	第34-35页
4.2 信息保留策略	第35-37页
4.2.1 粒子权重优化	第35-36页
4.2.2 改进粒子滤波重采样方法	第36-37页
4.3 多特征融合策略及特征权重更新	第37-39页
4.3.1 目标表观模型及特征似然度量	第37页
4.3.2 目标联合似然函数	第37-38页
4.3.3 更新特征权重	第38-39页
4.4 本章算法实现步骤	第39页
4.5 仿真实验与结果分析	第39-45页
4.5.1 实验结果定性分析	第40-43页
4.5.2 实验结果定量分析	第43-45页
4.6 本章小结	第45-46页
第五章结合全局特征融合和局部均值漂移的目标跟踪	第46-57页
5.1 结合全局和局部信息的粒子滤波算法	第46-47页
5.2 全局多特征融合目标跟踪	第47-48页
5.2.1 粒子状态估计	第47-48页
5.2.2 改进粒子滤波方法及多特征融合	第48页
5.2.3 目标全局状态表示	第48页
5.3 子区域多特征融合Mean Shift算法	第48-50页
5.4 遮挡处理及本章算法跟踪过程	第50-51页
5.4.1 遮挡处理	第50-51页
5.4.2 本章算法跟踪过程	第51页
5.5 实验与结果分析	第51-56页
5.6 本章小结	第56-57页
总结与展望	第57-59页
工作总结	第57页
工作不足及展望	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第64页

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