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视频目标跟踪技术研究
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视频目标跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第10-12页
Abstract第12-15页
第一章 绪论第15-25页
　　· 研究背景及意义第15-18页
　　· 研究现状第18-22页
　　　　· 视频目标跟踪方法的分类第18-20页
　　　　· 视频目标跟踪研究面临的挑战第20-22页
　　· 主要工作与结构第22-25页
　　　　· 主要工作第22-23页
　　　　· 结构安排第23-25页
第二章 相关工作第25-37页
　　· 目标表示方法及目标特征第25-28页
　　　　· 目标表示方法第25-26页
　　　　· 目标特征第26-28页
　　· 目标的检测方法第28-32页
　　　　· 基于局部特征的方法第28-29页
　　　　· 基于图像分割的方法第29页
　　　　· 基于运动信息的方法第29-30页
　　　　· 基于模板匹配的方法第30-31页
　　　　· 基于统计学习模型的方法第31-32页
　　· 目标的跟踪方法第32-34页
　　　　· 贝叶斯估计理论第32-33页
　　　　· 粒子滤波第33-34页
　　· 目标跟踪算法的性能评估第34-35页
　　· 本章小结第35-37页
第三章 基于增量式极端随机分类器的视频目标跟踪算法第37-57页
　　· 引言第37-39页
　　· 随机森林分类器与极端随机森林分类器第39页
　　· 增量式极端随机森林分类器第39-46页
　　　　· IERF 算法描述第40-42页
　　　　· 样本集合纯度度量方法的讨论第42-43页
　　　　· 分裂阈值参数的选择第43-44页
　　　　· IERF 模型构造开销分析第44-46页
　　· 基于IERF 分类器的在线视频目标跟踪算法第46页
　　· 实验结果与分析第46-56页
　　　　· 机器学习数据集实验第46-54页
　　　　· 视频图像数据实验第54-56页
　　· 本章小结第56-57页
第四章 基于高阶特征匹配的视频目标跟踪算法第57-83页
　　· 引言第57-60页
　　· 高阶特征匹配算法第60-65页
　　　　· 超对称相似度张量第61-62页
　　　　· 高阶幂方法第62-63页
　　　　· 基于超对称相似度张量的高阶幂方法第63-65页
　　· 多重阶特征匹配算法第65-69页
　　　　· 多重阶相似度张量第66-68页
　　　　· 多重阶幂迭代算法第68-69页
　　· 采样策略与势函数定义第69-72页
　　　　· 特征元组的采样策略第70-71页
　　　　· 高阶势函数第71-72页
　　　　· 多重阶势函数第72页
　　· 实验结果与分析第72-82页
　　　　· 高阶特征匹配实验第72-79页
　　　　· 多重阶特征匹配实验第79-82页
　　· 本章小结第82-83页
第五章 多线索融合的判别式视频目标轮廓跟踪算法第83-101页
　　· 引言第83-85页
　　· 算法概述第85-86页
　　· 判别式参数化Snake 模型第86-88页
　　　　· 参数化Snake 模型第86-87页
　　　　· 判别式参数化Snake 模型第87-88页
　　· 粒子滤波算法第88-89页
　　· 多观测模型混合级联的粒子滤波算法第89-95页
　　　　· 目标外观观测模型第89-90页
　　　　· 轮廓变形观测模型第90-92页
　　　　· 多观测模型混合级联的重要性采样第92-93页
　　　　· 基于光流场修正的状态迁移方程第93-94页
　　　　· 算法小结第94-95页
　　· 实验结果第95-100页
　　　　· 判别式参数化Snake 模型的验证第95-97页
　　　　· 基于光流场修正的状态迁移方程的验证第97-98页
　　　　· 视频目标轮廓跟踪对比实验第98-100页
　　· 本章小结第100-101页
第六章 在线学习的两级视频目标分割跟踪算法第101-115页
　　· 引言第101-102页
　　· 在线学习的视频目标分割跟踪算法第102-109页
　　　　· 算法概述第102-103页
　　　　· 视频图像前后景的两级分割第103-106页
　　　　· 分类器的初始化与增量学习第106-108页
　　　　· 算法小结第108-109页
　　· 实验结果与分析第109-114页
　　　　· 定性的比较与分析第109-112页
　　　　· 定量的比较与分析第112-114页
　　· 本章小结第114-115页
第七章 结论与展望第115-117页
　　· 主要工作与创新第115-116页
　　· 研究展望第116-117页
致谢第117-119页
参考文献第119-133页
作者在学期间取得的学术成果第133-135页
攻读博士期间主要参与的科研项目第135 页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。
 
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