红外目标的持久鲁棒跟踪技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于视觉的目标跟踪技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 红外目标跟踪的现有技术 | 第16-17页 |
| 1.3 系统总体方案设计 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第20-29页 |
| 2.1 稀疏编码原理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 稀疏编码理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 稀疏表示计算方法 | 第21-24页 |
| 2.2 粒子滤波原理 | 第24-28页 |
| 2.2.1 非线性滤波问题的描述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 粒子滤波算法的基本原理 | 第26-27页 |
| 2.2.3 重采样方法概述 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 粒子滤波框架下基于稀疏表示的目标跟踪算法 | 第29-49页 |
| 3.1 目标表观建模方法 | 第29-39页 |
| 3.1.1 目标图像分块 | 第30页 |
| 3.1.2 SIFT特征提取 | 第30-34页 |
| 3.1.3 稀疏编码 | 第34-37页 |
| 3.1.4 多层金字塔池化 | 第37-39页 |
| 3.2 粒子滤波跟踪策略 | 第39-41页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第41-48页 |
| 3.3.1 实验参数设置和评估标准 | 第42-43页 |
| 3.3.2 跟踪算法对比实验 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 跟踪算法优化技术研究 | 第49-65页 |
| 4.1 基于局部约束线性编码的快速表观建模方法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 局部特征描述子提取 | 第50-51页 |
| 4.1.2 局部约束线性编码 | 第51-53页 |
| 4.2 尺度自适应方法 | 第53-56页 |
| 4.2.1 引入自由度的粒子状态描述方式 | 第54页 |
| 4.2.2 基于马尔科夫预测自由度方差 | 第54-56页 |
| 4.3 融入运动估计的粒子滤波跟踪策略 | 第56页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第56-64页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第56-57页 |
| 4.4.2 尺度自适应结果对比 | 第57-58页 |
| 4.4.3 定量分析 | 第58-61页 |
| 4.4.4 定性分析 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于Matlab的实验平台设计 | 第65-71页 |
| 5.1 平台功能设计 | 第65-67页 |
| 5.2 关键模块的功能实现 | 第67-69页 |
| 5.2.1 测试序列的读取及跟踪结果的保存 | 第67页 |
| 5.2.2 参数输入 | 第67-68页 |
| 5.2.3 初始帧待跟踪目标获取方式 | 第68-69页 |
| 5.2.4 跟踪实现 | 第69页 |
| 5.2.5 结果显示 | 第69页 |
| 5.3 平台发布及应用 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80页 |
