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基于TLD框架的目标跟踪算法研究
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基于TLD框架的目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-17页
　　1.1 引言第12页
　　1.2 研究背景与意义第12-13页
　　1.3 国内外研究现状第13-15页
　　　　1.3.1 目标跟踪系统的组成第13页
　　　　1.3.2 外观模型第13-15页
　　　　1.3.3 运动模型第15页
　　　　1.3.4 搜索策略第15页
　　1.4 主要研究内容第15-16页
　　1.5 论文组织结构第16-17页
第2章 TLD跟踪算法介绍第17-26页
　　2.1 引言第17页
　　2.2 TLD跟踪算法总体介绍第17-18页
　　2.3 检测器介绍第18-20页
　　　　2.3.1 方差滤波器第18页
　　　　2.3.2 集成分类器第18-20页
　　　　2.3.3 最近邻分类器第20页
　　2.4 跟踪器介绍第20-22页
　　2.5 学习器介绍第22-23页
　　2.6 TLD算法的流程第23页
　　2.7 TLD算法的优缺点第23-24页
　　2.8 跟踪算法评价指标第24-25页
　　2.9 本章小结第25-26页
第3章 基于卡尔曼滤波的抗遮挡TLD跟踪算法第26-40页
　　3.1 引言第26页
　　3.2 卡尔曼滤波简介第26-28页
　　3.3 卡尔曼滤波跟踪的原理第28-29页
　　　　3.3.1 卡尔曼滤波跟踪步骤第28页
　　　　3.3.2 卡尔曼滤波跟踪算法流程第28-29页
　　3.4 基于kalman滤波的TLD跟踪算法第29-32页
　　　　3.4.1 算法原理第29页
　　　　3.4.2 算法实现第29-32页
　　3.5 实验对比分析第32-39页
　　　　3.5.1 实验方法第32-33页
　　　　3.5.2 实验结果第33-37页
　　　　3.5.3 实验分析第37-39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第4章 基于SIR粒子滤波的抗遮挡TLD跟踪算法第40-58页
　　4.1 引言第40页
　　4.2 SIR粒子滤波算法介绍第40-45页
　　　　4.2.1 贝叶斯滤波原理第40-41页
　　　　4.2.2 蒙特卡洛思想第41页
　　　　4.2.3 贝叶斯重要性采样第41-42页
　　　　4.2.4 顺序重要性采样第42-43页
　　　　4.2.5 SIR粒子滤波介绍第43-45页
　　4.3 SIR粒子滤波跟踪算法第45-47页
　　　　4.3.1 SIR粒子滤波跟踪的原理第45-46页
　　　　4.3.2 SIR粒子滤波跟踪的实现第46-47页
　　4.4 基于SIR粒子滤波的TLD跟踪算法第47-50页
　　　　4.4.1 算法原理第47-48页
　　　　4.4.2 算法实现第48-50页
　　4.5 实验对比分析第50-57页
　　　　4.5.1 实验方法第50-51页
　　　　4.5.2 实验结果第51-56页
　　　　4.5.3 实验分析第56-57页
　　4.6 本章小结第57-58页
第5章 基于meanshift的抗遮挡TLD跟踪算法第58-77页
　　5.1 引言第58页
　　5.2 meanshift跟踪算法第58-63页
　　　　5.2.1 meanshift理论第58-60页
　　　　5.2.2 meanshift算法步骤第60-61页
　　　　5.2.3 meanshift目标跟踪第61-63页
　　5.3 基于kalman滤波的meanshift跟踪算法第63-65页
　　　　5.3.1 基于kalman滤波的meanshift跟踪算法原理第63-64页
　　　　5.3.2 基于kalman滤波的meanshift算法实现第64-65页
　　5.4 基于meanshift的TLD跟踪算法第65-67页
　　　　5.4.1 算法原理第65页
　　　　5.4.2 算法实现第65-67页
　　5.5 实验对比分析第67-75页
　　　　5.5.1 实验方法第67-69页
　　　　5.5.2 实验结果第69-74页
　　　　5.5.3 实验分析第74-75页
　　5.6 本章小结第75-77页
总结与展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-84页
攻读硕士学位期间发表的论文第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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