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一种基于特征流型与自学习的目标跟踪方法

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-26页
    1.1 研究背景第11-20页
        1.1.1 局部特征概述第11-17页
        1.1.2 目标跟踪介绍第17页
        1.1.3 目标跟踪的难点第17-18页
        1.1.4 本文算法框架第18-20页
    1.2 相关工作第20-24页
    1.3 内容安排第24-25页
    1.4 本章小结第25-26页
第二章 特征流型的生成第26-33页
    2.1 流型简介第26-28页
    2.2 视点变换第28-31页
        2.2.1 缩放变换第28-29页
        2.2.2 旋转变换第29页
        2.2.3 错切变换第29-31页
    2.3 生成流型第31-32页
        2.3.1 初始特征流型的过滤第31页
        2.3.2 初始特征流型的降维第31-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 目标跟踪算法第33-42页
    3.1 生成初始流型集合第33页
    3.2 目标跟踪过程第33-36页
        3.2.1 特征与特征流型匹配原理第33-35页
        3.2.2 特征流型的自学习更新第35-36页
    3.3 定位阶段第36-40页
        3.3.1 拟合单应矩阵第36-38页
        3.3.2 Rayleigh定理的运用第38-40页
    3.4 算法流程第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 实验结果第42-54页
    4.1 流型匹配的性能第42-43页
    4.2 跟踪结果第43-53页
        4.2.1 参数设置第43-44页
        4.2.2 定性结果及分析第44-49页
        4.2.3 跟踪成功率第49-51页
        4.2.4 跟踪平均中心误差第51-52页
        4.2.5 中心误差曲线第52-53页
        4.2.6 计算开销第53页
    4.3 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-55页
    5.1 总结第54页
    5.2 展望第54-55页
参考文献第55-60页
科研成果第60-61页
致谢第61-63页

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