基于稀疏表示的目标跟踪算法研究



基于稀疏表示的目标跟踪算法研究

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基于稀疏表示的目标跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5页
1 绪论	第8-15页
1.1 课题研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.3 目标跟踪的主要分类和难点	第10-13页
1.3.1 目标跟踪的主要分类	第10-12页
1.3.2 目标跟踪的技术难点	第12-13页
1.4 论文的主要工作及结构	第13-15页
1.4.1 论文的主要工作	第13页
1.4.2 论文的结构	第13-15页
2 目标跟踪的算法基础	第15-21页
2.1 目标特征提取	第15页
2.2 粒子滤波算法	第15-17页
2.3 稀疏表示理论	第17-20页
2.3.1 引言	第17页
2.3.2 稀疏表示理论	第17-19页
2.3.3 稀疏表示在目标跟踪中的应用	第19-20页
2.4 小结	第20-21页
3 基于联合模型的目标跟踪方法	第21-40页
3.1 联合模型建立	第21-25页
3.1.1 全局外观模型	第21-22页
3.1.2 局部外观模型	第22-25页
3.1.3 联合模型	第25页
3.2 模型更新	第25-28页
3.2.1 全局模型更新	第26-27页
3.2.2 局部模型更新	第27-28页
3.3 基于联合模型的目标跟踪	第28-31页
3.3.1 观测模型	第29页
3.3.2 运动模型	第29-31页
3.3.3 算法步骤及流程	第31页
3.4 实验结果与分析	第31-39页
3.4.1 定性比较结果	第32-36页
3.4.2 定量比较结果	第36-39页
3.5 小结	第39-40页
4 基于稀疏表示的多示例学习目标跟踪	第40-56页
4.1 基于多示例学习的目标跟踪方法介绍	第40-41页
4.2 基于局部稀疏表示的多示例学习跟踪方法	第41-48页
4.2.1 基于局部稀疏表示的外观模型	第42-43页
4.2.2 建立算法模型	第43-46页
4.2.3 两步跟踪	第46-47页
4.2.4 算法步骤	第47-48页
4.3 实验结果与分析	第48-55页
4.4 小结	第55-56页
结论	第56-58页
参考文献	第58-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第62-63页
致谢	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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