基于多示例学习的机器人目标跟踪技术研究



基于多示例学习的机器人目标跟踪技术研究

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基于多示例学习的机器人目标跟踪技术研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-18页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 机器视觉在移动机器人中的研究现状	第10-12页
1.3 视频目标跟踪研究现状	第12-16页
1.3.1 视频目标跟踪的框架	第12-13页
1.3.2 目标的特征表示	第13-14页
1.3.3 目标的观测模型	第14-16页
1.4 论文的主要内容和结构安排	第16-18页
第二章机器人视频跟踪理论与关键技术	第18-26页
2.1 图像特征及提取	第18-19页
2.1.1 梯度方向直方图特征	第18-19页
2.1.2 颜色直方图特征	第19页
2.2 多示例学习跟踪算法	第19-24页
2.2.1 多示例学习方法与传统机器学习方法的区别	第20页
2.2.2 多示例学习跟踪算法	第20-23页
2.2.3 多示例学习跟踪算法的更新	第23页
2.2.4 算法优缺点分析	第23-24页
2.3 主动学习	第24页
2.4 协同训练	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于改进多示例学习的协同目标跟踪算法	第26-39页
3.1 本文跟踪算法总体流程	第26-27页
3.2 改进多示例学习的协同目标跟踪算法	第27-32页
3.2.1 特征提取	第27页
3.2.2 改进的在线多示例学习算法	第27-29页
3.2.3 目标定位与基于协同训练框架分类器的更新	第29-32页
3.3 实验结果与分析	第32-37页
3.3.1 实验设置	第32页
3.3.2 定量分析	第32-35页
3.3.3 定性分析	第35-37页
3.4 本章小结	第37-39页
第四章基于改进多示例学习的移动机器人目标跟踪系统	第39-49页
4.1 视觉机器人实验平台	第39-41页
4.1.1 硬件平台	第39-41页
4.1.2 软件开发环境	第41页
4.2 视觉机器人的运动控制	第41-42页
4.3 视觉机器人跟踪流程	第42-44页
4.4 实验结果与分析	第44-48页
4.5 本章小结	第48-49页
第五章总结与展望	第49-51页
参考文献	第51-56页
致谢	第56-57页
攻读学位期间的研究成果	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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