基于在线学习的视觉目标跟踪算法研究
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基于在线学习的视觉目标跟踪算法研究
论文目录
致谢
第1-6页
中文摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-9页
目录
第9-12页
·绪论
第12-19页
· 论文的研究背景和意义
第12-13页
· 视觉跟踪问题概述
第13-17页
· 视觉跟踪原理
第13-14页
· 视觉跟踪的相关技术
第14-15页
· 视觉跟踪的研究现状
第15-17页
· 论文的创新
第17-18页
· 论文的章节安排
第18-19页
2 粒子滤波理论
第19-30页
· 贝叶斯滤波原理
第19-20页
· 蒙特卡罗方法
第20-22页
· 蒙特卡罗方法的基本原理
第20-21页
· 蒙特卡罗方法的主要步驟
第21页
· 蒙特卡罗方法的特点
第21-22页
· 粒子滤波理论
第22-29页
· 贝叶斯重要性采样(BIS)
第22-23页
· 序贯重要性采样(SIS)
第23-25页
· 粒子退化问题
第25页
· 重要性函数的选择
第25-26页
· 重采样(Re-sampling)
第26-27页
· 粒子滤波算法流程
第27-29页
· 小结
第29-30页
3 基于多特征融合的目标跟踪算法
第30-47页
· 系统状态空间及运动模型的建立
第31-32页
· 特征提取
第32-36页
· 颜色特征
第32-34页
· 边缘特征
第34-36页
· 建立观测模型
第36-37页
· 彩色观测模型
第36-37页
· 边缘观测模型
第37页
· 特征融合
第37-38页
· 模板更新
第38-39页
· 算法实现
第39-40页
· 实验结果与分析
第40-46页
· 未发生遮挡时跟踪目标行人
第40-42页
· 发生遮挡时跟踪目标行人
第42-43页
· 跟踪地面快速运行的车辆
第43-44页
· 跟踪运行过程中发生形变的快速车辆
第44-46页
· 实验结果总结
第46页
· 本章小结
第46-47页
4 基于多示例学习的粒子滤波跟踪算法
第47-63页
· 在线Boosting算法
第47-52页
· Boosting算法
第48页
· 集成算法
第48-49页
· Adaboost算法
第49-51页
· 在线Boost ing算法
第51-52页
· 多示例学习
第52-54页
· 多示例学习的由来
第52-53页
· 多示例学习的概念
第53页
· 多示例学习与传统方法的区别
第53-54页
· 在线多示例学习Boosting算法
第54-56页
· 基于多示例的粒子滤波跟踪算法
第56-57页
· 实验结果与分析
第57-62页
· 未发生遮挡时跟踪目标行人
第58-59页
· 发生部分遮挡时跟踪目标行人
第59-60页
· 跟踪颜色单一的目标车辆
第60-61页
· 跟踪颜色丰富的目标车辆
第61-62页
· 实验结果总结
第62页
· 本章小结
第62-63页
5 总结与展望
第63-65页
· 本文的工作总结
第63-64页
· 研究展望
第64-65页
参考文献
第65-69页
索引
第69-70页
作者简历
第70-72页
学位论文数据集
第72页
本篇论文共
72
页,
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