| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| PREFACE | 第17-18页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第18-49页 |
| 1.1 GENERAL APPROACHES TO ROBOTIC VISION | 第22-29页 |
| 1.1.1 Model-based Vision | 第23-24页 |
| 1.1.2 Object Acquisition and Modeling | 第24-27页 |
| 1.1.3 Object Recognition and Reconstruction | 第27-29页 |
| 1.2 FEATURE EXTRACTION | 第29-32页 |
| 1.2.1 The Hough Transform | 第30-31页 |
| 1.2.2 Contour Extraction | 第31页 |
| 1.2.3 Image Moments | 第31-32页 |
| 1.3 OBJECT CLASSIFICATION AND LOCALIZATION | 第32-36页 |
| 1.3.1 2-Dimensional Classification | 第33-34页 |
| 1.3.2 3-Dimensional Classification | 第34-36页 |
| 1.4 LITERATURE REVIEW | 第36-42页 |
| 1.4.1 Target Modeling | 第39-40页 |
| 1.4.2 Target Representation | 第40-41页 |
| 1.4.3 Target Search Strategy | 第41页 |
| 1.4.4 Model Update Strategy | 第41-42页 |
| 1.4.5 Context Modeling and Multi-tracker Fusion Schemes: | 第42页 |
| 1.5 PROBLEM STATEMENT | 第42-45页 |
| 1.6 THESIS CONTRIBUTIONS | 第45-47页 |
| 1.7 DISSERTATION ROADMAP | 第47-49页 |
| CHAPTER 2 A ROBUST AND GENERIC 3D TRACKING FRAMEWORK FORREAL-TIME ROBOTICS SYSTEMS | 第49-67页 |
| 2.1 CHAPTER OVERVIEW | 第49页 |
| 2.2 INTRODUCTION | 第49-51页 |
| 2.3 RESEARCH MOTIVATION | 第51-53页 |
| 2.4 PROPOSED SCHEME | 第53-60页 |
| 2.4.1 Circulant Structure Kernel Tracking with Adaptive Online Learning | 第54-56页 |
| 2.4.2 Depth Incorporation and Feedback towards Adaptive Adaptive-Robust Visual Tracking | 第56-60页 |
| 2.5 ROBUSTNESS EVALUATION AND ANALYSES | 第60-65页 |
| 2.5.1 Experimental Verification with State-of-the-Art | 第61-62页 |
| 2.5.2 Experimental Results and Analysis | 第62-65页 |
| 2.6 CHAPTER SUMMARY | 第65-67页 |
| CHAPTER 3 A ROBUST PREDICTIVE MULTI-OBJECT TRACKING SCHEMEFOR REAL-TIME SYSTEMS | 第67-77页 |
| 3.1 CHAPTER OVERVIEW | 第67页 |
| 3.2 INTRODUCTION | 第67-69页 |
| 3.3 THE PROPOSED DCIDPF ALGORITHM | 第69-74页 |
| 3.3.1 Modeling the Real-time Interaction Amongst Targets | 第69-70页 |
| 3.3.2 Estimation of the State Transition Density | 第70页 |
| 3.3.3 The Proposal Distribution Guided by CamShift and SVM | 第70-71页 |
| 3.3.4 Computing Local Likelihood Based on Two Descriptors | 第71-72页 |
| 3.3.5 Estimating the Interactive Likelihood | 第72页 |
| 3.3.6 Optimization of the Proposed Algorithm | 第72-74页 |
| 3.4 EXPERIMENTAL ANALYSES | 第74-76页 |
| 3.4.1 Evaluating Robustness of Proposed Scheme | 第74-75页 |
| 3.4.2 Evaluating Efficiency in Particle Selection | 第75-76页 |
| 3.4.3 Evaluating Computational Cost and Speed | 第76页 |
| 3.5 CHAPTER SUMMARY | 第76-77页 |
| CHAPTER 4 TOWARDS OCCLUSION HANDLING IN VISUAL TRACKING-BY-DETECTION SYSTEMS | 第77-92页 |
| 4.1 OVERVIEW | 第77页 |
| 4.2 INTRODUCTION | 第77-80页 |
| 4.3 THE PROPOSED DRIFT AND OCCLUSION ROBUST SCHEME | 第80-86页 |
| 4.3.1 Depth-Based GMM Optimization | 第81-83页 |
| 4.3.2 Adaptive Circulant Structure Kernel for Visual Tracking | 第83-84页 |
| 4.3.3 Patch-Based Target Modeling and Occlusion Estimation | 第84-86页 |
| 4.4 EXPERIMENTAL VERIFICATION AND ANALYSES | 第86-90页 |
| 4.4.1 Experimental Setup | 第87页 |
| 4.4.2 Experimental Discussion and Analysis | 第87-90页 |
| 4.5 CHAPTER SUMMARY | 第90-92页 |
| CHAPTER 5 A FAST AND EFFICIENT MULTI-CLASS CLASSIFICATION SCHEMEFOR ROBOTICS SYSTEMS | 第92-105页 |
| 5.1 OVERVIEW | 第92页 |
| 5.2 INTRODUCTION | 第92-93页 |
| 5.3 Background Review | 第93-94页 |
| 5.4 PROPOSED REAL-TIME CLASSIFICATION SCHEME | 第94-102页 |
| 5.4.1 Image Acquisition | 第94-96页 |
| 5.4.2 Sequence Optimization | 第96页 |
| 5.4.3 Target Segmentation | 第96-98页 |
| 5.4.4 Target Feature Extraction | 第98-102页 |
| 5.4.5 Classifier Learning | 第102页 |
| 5.5 EXPERIMENTAL ANALYSES AND DISCUSSION | 第102-104页 |
| 5.6 CHAPTER SUMMARY | 第104-105页 |
| CHAPTER 6 TOWARDS 3D ROBOTIC VISION: A ROBUST 3D MULTI-STAGEOBJECT RECOGNITION FRAMEWORK FOR ROBOTICS | 第105-117页 |
| 6.1 OVERVIEW | 第105页 |
| 6.2 INTRODUCTION | 第105-108页 |
| 6.3 BACKGROUND REVIEW | 第108-109页 |
| 6.4 THE PROPOSED ROBUST 3D RECOGNITION SCHEME | 第109-113页 |
| 6.4.1 Multi-Channel CNN Framework | 第109-111页 |
| 6.4.2 The Conventional Triplet Loss Function | 第111-112页 |
| 6.4.3 The Proposed Triplet Loss Function | 第112页 |
| 6.4.4 Network Training | 第112-113页 |
| 6.5 EXPERIMENTAL ANALYSES AND DISCUSSION | 第113-115页 |
| 6.5.1 Data Preparation and Augmentation | 第113-114页 |
| 6.5.2 Results and Discussion | 第114-115页 |
| 6.6 CHAPTER SUMMARY | 第115-117页 |
| CHAPTER 7 CONCLUSIONS | 第117-121页 |
| REFERENCES | 第121-141页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第141-142页 |
| APPENDIX 1 BIBLIOGRAPHY | 第142-143页 |
| APPENDIX 2 SHORT BIOGRAPHY | 第143-145页 |
| DEDICATION | 第145-146页 |
| LIST OF ACRONYMS AND ABBREVIATIONS | 第146-147页 |
| ACKNOWLEDGEMENTS | 第147-148页 |
| 附件 | 第148页 |
