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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,点击这进入下载页面
 
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