复杂背景下的目标跟踪技术研究



复杂背景下的目标跟踪技术研究

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复杂背景下的目标跟踪技术研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-11页
1 绪论	第11-17页
· 研究背景及意义	第11页
· 目标跟踪方法概述	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-15页
· 生成模型的研究现状	第12-14页
· 区分模型的研究现状	第14-15页
· 本论文的结构安排	第15-17页
2 在线提升跟踪算法	第17-27页
· 引言	第17页
· 提升算法的基本思想和要素	第17-18页
· 提升算法的训练过程	第18-22页
· 线下模式	第18-19页
· 线上模式	第19-22页
· 特征的选择	第22-23页
· 弱分类器的更新	第23页
· 采样方法	第23-24页
· 算法测试结果及分析	第24-26页
· 算法测试结果	第24-26页
· 测试结果分析	第26页
· 本章小结	第26-27页
3 结合多实例学习的在线提升算法研究	第27-40页
· 引言	第27页
· 多实例学习	第27-30页
· 采样	第27-28页
· 样本袋似然函数	第28页
· MIL 算法	第28-30页
· 基于函数空间梯度下降的多实例学习	第30-33页
· 测试结果及分析	第33-39页
· 本章小结	第39-40页
4 结合水平集分割与多实例学习的跟踪算法研究	第40-57页
· 引言	第40页
· 水平集的基本原理	第40-41页
· 水平集的分类	第41-47页
· 基于边缘信息的水平集	第42-43页
· 基于区域信息的水平集	第43-44页
· 基于灰度统计信息的水平集分割	第44-47页
· 基于颜色统计信息的水平集分割	第47页
· 不同水平集分割方法的测试比较	第47-51页
· 针对灰度图像的水平集分割测试	第47-48页
· 针对彩色图像的水平集分割测试	第48-51页
· 结合水平集分割与多实例学习的跟踪算法	第51-56页
· 算法流程	第51-52页
· 跟踪效果	第52-56页
· 本章小结	第56-57页
5 结合水平集的贝叶斯估计跟踪方法研究	第57-66页
· 引言	第57页
· 算法原理与推导	第57-59页
· 算法流程	第59-60页
· 测试结果	第60-65页
· 本章小结	第65-66页
6 工作总结与展望	第66-69页
· 论文主要工作内容	第66-67页
· 研究展望	第67-69页
参考文献	第69-72页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果	第72 页

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