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多摄像机接力目标跟踪关键算法研究

目录第1-9页
CONTENTS第9-13页
摘要第13-16页
ABSTRACT第16-20页
第一章 绪论第20-38页
   ·课题研究的背景和意义第20-23页
     ·课题研究背景第20-22页
     ·课题研究意义第22-23页
   ·国内外研究现状第23-31页
     ·研究应用成果第23-24页
     ·研究机构概况第24-25页
     ·跟踪算法研究现状第25-31页
   ·存在的问题及发展趋势第31-34页
     ·存在的主要问题第31-33页
     ·未来的发展趋势第33-34页
   ·论文的研究内容和结构安排第34-38页
第二章 基于级联滑动窗口匹配的特定目标初始化第38-58页
   ·相关知识介绍第39-42页
     ·目标检测方法第39-41页
     ·行人目标表示特征第41-42页
   ·基于级联滑动窗口的特定目标检测方法第42-47页
     ·目标描述方式及模型生成第42-45页
     ·级联滑动窗口法第45-47页
   ·初始化定位的跟踪确认第47-51页
     ·状态估计目标跟踪第47-49页
     ·粒子滤波状态估计跟踪第49-51页
     ·状态估计跟踪中状态向量和状态转移模型的选择第51页
   ·带有跟踪确认的特定目标初始化方法第51-52页
   ·实验结果与分析第52-56页
     ·单人视频目标初始化结果第53-55页
     ·多人视频特定目标初始化结果第55-56页
   ·本章小结第56-58页
第三章 自适应分块多线索融合目标跟踪第58-74页
   ·自适应分块目标模型建立第58-61页
     ·多线索融合及目标分块第58-59页
     ·自适应颜色分块方法第59-61页
   ·粒子滤波跟踪基本流程第61页
   ·基于自适应分块多线索融合和粒子空间分布的粒子滤波第61-64页
     ·状态向量和状态转移模型的选择第62页
     ·多线索融合的粒子匹配度计算第62-63页
     ·考虑粒子空间分布的子块权值更新第63-64页
     ·子块的分裂与合并第64页
   ·算法步骤第64-65页
   ·实验结果及分析第65-73页
     ·实验环境和参数说明第65-66页
     ·与AMFTrack、FragTrack和基本粒子滤波(PF)的比较第66-68页
     ·遮挡情况下的跟踪结果及子块权重变化第68-69页
     ·光照剧烈变化和目标表观变化情况下的跟踪第69-70页
     ·多种复杂情况下的跟踪结果第70-71页
     ·分块阈值T_C的自动获取第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第四章 带有特征学习与特征继承的目标跟踪方法第74-96页
   ·目标外观模型学习跟踪方法第74-79页
     ·在线学习目标跟踪第74-76页
     ·判别式目标外观模型学习跟踪第76-79页
   ·带有特征学习与特征继承的目标跟踪方法第79-89页
     ·两种目标表示特征第79-81页
     ·带有特征学习和特征继承的目标表观模型第81-87页
     ·运动模型第87-88页
     ·算法流程第88-89页
   ·实验结果与分析第89-93页
     ·实验环境与参数说明第89-91页
     ·定性分析第91-92页
     ·定量分析第92-93页
     ·跟踪速度分析第93页
   ·本章小结第93-96页
第五章 基于时空渐进匹配的多摄像机目标交接第96-110页
   ·多摄像机目标交接方法概述第96-99页
   ·摄像机网络转移时空约束关系的确定第99-102页
     ·基于贝叶斯框架的目标交接描述第100-101页
     ·空间转移概率第101-102页
     ·时间转移概率第102页
   ·多摄像机间目标经验模型组成第102-103页
   ·基于时空渐进匹配的目标交接方法第103-106页
     ·算法描述第103-104页
     ·算法步骤第104-106页
   ·实验结果与分析第106-107页
   ·本章小结第107-110页
第六章 总结与展望第110-114页
   ·论文工作总结第110-111页
   ·后续研究展望第111-114页
参考文献第114-128页
致谢第128-130页
攻读学位期间发表的学术论文第130-132页
攻读学位期间参与的科研项目第132-134页
外文论文第134-152页
学位论文评阅及答辩情况表第152页

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