稳健视觉跟踪算法中的关键问题研究



稳健视觉跟踪算法中的关键问题研究

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稳健视觉跟踪算法中的关键问题研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-14页
第一章绪论	第14-28页
· 研究目的和意义	第14-16页
· 视觉跟踪的发展现状	第16-19页
· 视觉跟踪的定义	第16-18页
· 视觉跟踪的研究及应用现状	第18-19页
· 视觉跟踪的分类	第19-24页
· 确定性视觉跟踪方法	第20-22页
· 概率视觉跟踪方法	第22-24页
· 本文的研究内容和创新点	第24-28页
第二章理论知识	第28-46页
· Mean shift 跟踪算法	第28-35页
· 核密度估计	第28-29页
· mean shift 向量定义	第29-30页
· 直方图目标模型	第30-32页
· 相似性度量函数	第32-33页
· mean shift 跟踪算法	第33-35页
· 粒子滤波跟踪方法	第35-45页
· 贝叶斯滤波框架	第35-38页
· 常用贝叶斯滤波方法	第38-39页
· 粒子滤波	第39-45页
· 小结	第45-46页
第三章两种新颖的确定性跟踪方法	第46-82页
· 基于图像子块的 mean shift 跟踪方法	第46-62页
· 算法模型	第47-52页
· 实现细节	第52-57页
· 实验结果及讨论	第57-62页
· 基于微分SSIM（DSSIM）的跟踪算法研究	第62-80页
· SSIM 介绍	第63-65页
· 微分SSIM 跟踪方法	第65-69页
· DSSIM 算法的实验验证及结果分析	第69-75页
· 加入尺度变化的S-DSSIM 跟踪算法	第75-80页
· 小结	第80-82页
第四章两种基于 mean shift 采样的粒子滤波跟踪算法	第82-101页
· 基于两层观测模型的混合跟踪算法	第82-92页
· 基于本征空间表示的观测模型	第83-85页
· 算法概要	第85-86页
· 实现细节	第86-88页
· 实验结果及分析	第88-92页
· 基于本征空间学习和KPF 目标跟踪	第92-99页
· 核粒子滤波-KPF	第93-94页
· 基于本征空间模型和KPF 的跟踪算法	第94-95页
· 实验结果及讨论	第95-99页
· 小结	第99-101页
第五章针对FLIR 目标的一种新的粒子滤波跟踪算法	第101-118页
· 观测模型	第102-104页
· 显著性模型	第102-104页
· 本征空间模型	第104页
· 算法的具体实现	第104-108页
· 双层采样算法	第104-106页
· 动态模型与发散模型	第106-108页
· 实验结果及分析	第108-116页
· 实验设置	第108页
· 误差曲线	第108-110页
· 量化分析和示例结果	第110-114页
· 抗噪声干扰能力	第114-116页
· 小结	第116-118页
第六章基于图模型的多目标跟踪	第118-137页
· 图模型简介	第119-121页
· 均值场近似求解图模型	第121-125页
· 二元马尔可夫随机场	第121页
· 多目标跟踪在图模型中的定义	第121-123页
· 均值场求解马尔可夫随机场	第123-124页
· 均值场蒙特卡罗—MFMC	第124-125页
· 基于核密度估计的MFMC-KMFMC	第125-129页
· 基于KMFMC 的多目标跟踪算法	第129-130页
· 基于单特征的多目标跟踪	第129-130页
· 基于多特征的人的头部多目标跟踪	第130页
· 实验结果及分析	第130-136页
· 红外多目标跟踪	第131-134页
· 人的头部多目标跟踪	第134-136页
· 小结	第136-137页
第七章总结与展望	第137-141页
· 本文研究工作及创新点	第137-139页
· 研究展望	第139-141页
参考文献	第141-153页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文	第153-155页
攻读博士学位期间参与的科研项目	第155-156页
致谢	第156 页

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