基于特征协方差和粒子滤波的视频跟踪算法研究



基于特征协方差和粒子滤波的视频跟踪算法研究

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基于特征协方差和粒子滤波的视频跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
符号对照表	第13-16页
缩略语对照表	第16-21页
第一章绪论	第21-29页
· 研究背景及意义	第21-22页
· 视频跟踪技术研究现状	第22-27页
· 表观特征描述方面	第22-24页
· 跟踪算法方面	第24-26页
· 应用方面	第26-27页
· 论文主要研究内容和章节安排	第27-29页
第二章粒子滤波理论及特征协方差矩阵描述	第29-45页
· 引言	第29页
· 粒子滤波理论概述	第29-36页
· 状态空间模型	第29页
· 贝叶斯估计	第29-31页
· 粒子滤波	第31-35页
· 在视频跟踪中的应用	第35-36页
· 特征协方差矩阵描述方法	第36-43页
· 特征协方差矩阵	第36-37页
· 积分图快速算法	第37-41页
· 度量	第41-42页
· 特性分析	第42-43页
· 跟踪性能评价标准	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第三章基于HSV颜色特征协方差矩阵的可见光目标跟踪	第45-63页
· 引言	第45-46页
· 多特征的相关性	第46-51页
· 相关性评价指标	第46-47页
· 彩色图像所含特征	第47-48页
· 彩色图像多特征的相关性分析	第48-51页
· 基于HSV颜色特征协方差矩阵的视频跟踪算法	第51-56页
· 仿真实验与分析	第56-61页
· 实验条件	第56页
· 似然曲面	第56-58页
· 实验分析	第58-60页
· 蒙特卡罗统计结果	第60-61页
· 本章小结	第61-63页
第四章基于激活区域场景分析的红外目标跟踪	第63-79页
· 引言	第63-64页
· 迭代Otsu分割	第64-65页
· 基于激活区域场景分析的红外视频跟踪算法	第65-74页
· 仿真实验与分析	第74-78页
· 实验条件	第74-75页
· 实验分析	第75-77页
· 蒙特卡罗统计结果	第77-78页
· 本章小结	第78-79页
第五章迭代粒子滤波视频目标跟踪	第79-101页
· 引言	第79-80页
· 基础知识	第80-82页
· 高斯粒子滤波算法	第80-81页
· QMC采样	第81-82页
· 迭代粒子滤波视频跟踪算法	第82-90页
· 参数设置	第85-86页
· 收敛至真实状态的条件分析	第86-90页
· 仿真实验与分析	第90-100页
· 实验条件	第90页
· 实验分析	第90-94页
· 收敛轨迹分析	第94-97页
· 蒙特卡罗统计结果	第97-100页
· 本章小结	第100-101页
第六章箱粒子滤波视频目标跟踪	第101-121页
· 引言	第101-102页
· 普通箱粒子滤波算法	第102-104页
· 改进箱粒子滤波视频跟踪算法	第104-111页
· 问题描述	第104-105页
· 算法描述	第105-111页
· 仿真实验与分析	第111-119页
· 实验条件	第111页
· 实验分析	第111-115页
· 采样效率分析	第115-118页
· 蒙特卡罗统计结果	第118-119页
· 本章小结	第119-121页
第七章总结与展望	第121-123页
· 总结	第121-122页
· 展望	第122-123页
参考文献	第123-137页
致谢	第137-139页
作者简介	第139-141页

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