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CMT目标跟踪算法研究与异构系统实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 目标跟踪算法研究现状第16-18页
    1.3 OpenCL异构计算概述第18-19页
    1.4 研究内容及章节安排第19-23页
第二章 CMT算法与OpenCL原理介绍第23-33页
    2.1 引言第23页
    2.2 CMT算法原理第23-27页
        2.2.1 匹配和追踪关键点第23-24页
        2.2.2 投票第24-26页
        2.2.3 聚类第26-27页
    2.3 OpenCL异构原理第27-31页
        2.3.0 平台模型第27-28页
        2.3.1 执行模型第28-29页
        2.3.2 内存模型第29-30页
        2.3.3 编程模型第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第三章 CMT算法跟踪精度优化第33-51页
    3.1 引言第33页
    3.2 问题分析第33-36页
    3.3 改进的CMT算法第36-46页
        3.3.1 目标丢失判定第38页
        3.3.2 检测模块设计第38-43页
        3.3.3 综合模块设计第43-44页
        3.3.4 学习模块设计第44-46页
    3.4 实验验证第46-48页
    3.5 本章小结第48-51页
第四章 CMT速度优化与异构系统实现第51-63页
    4.1 引言第51页
    4.2 算法速度瓶颈分析第51-56页
        4.2.1 CMT算法速度瓶颈分析第52-53页
        4.2.2 改进CMT算法速度瓶颈分析第53-56页
    4.3 CMT算法跟踪速度优化第56-57页
    4.4 改进CMT算法异构系统设计第57-62页
        4.4.1 方差滤波器第58-59页
        4.4.2 随机森林分类器第59-60页
        4.4.3 最近邻分类器第60-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 系统测试与性能分析第63-77页
    5.1 测试环境搭建第63-64页
    5.2 标准数据集测试第64-73页
        5.2.1 CMT算法加速效果第64-69页
        5.2.2 检测模块加速效果第69-70页
        5.2.3 改进CMT算法整体性能第70-73页
    5.3 实际场景测试第73-76页
    5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 研究工作总结第77页
    6.2 未来工作展望第77-79页
参考文献第79-81页
致谢第81-83页
作者简介第83-84页

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