复杂场景下实时目标跟踪算法及实现技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.2 目标跟踪技术研究进展 | 第18-29页 |
| 1.2.1 目标跟踪算法的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 目标跟踪算法的分类 | 第20-24页 |
| 1.2.3 目标跟踪算法的硬件实现研究现状 | 第24-29页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第29-32页 |
| 第2章 基于相位一致性的实时压缩跟踪 | 第32-58页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 压缩跟踪算法 | 第33-39页 |
| 2.2.1 压缩感知基本理论 | 第33-34页 |
| 2.2.2 Haar-like特征 | 第34-36页 |
| 2.2.3 压缩特征提取 | 第36-38页 |
| 2.2.4 分类器构建 | 第38-39页 |
| 2.3 基于相位一致性的实时压缩跟踪方法 | 第39-48页 |
| 2.3.1 相位一致性检测原理 | 第40-43页 |
| 2.3.2 相位一致性图像变换 | 第43-45页 |
| 2.3.3 样本加权 | 第45-46页 |
| 2.3.4 强分类器的构建 | 第46页 |
| 2.3.5 PCCT算法流程 | 第46-48页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第48-56页 |
| 2.4.1 实验环境及参数 | 第48-49页 |
| 2.4.2 评价标准 | 第49页 |
| 2.4.3 定量分析 | 第49-52页 |
| 2.4.4 定性分析 | 第52-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第3章 基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪 | 第58-86页 |
| 3.1 引言 | 第58-59页 |
| 3.2 基于核相关滤波器的目标跟踪 | 第59-64页 |
| 3.2.1 循环矩阵 | 第59-60页 |
| 3.2.2 正则化最小二乘分类 | 第60-63页 |
| 3.2.3 目标位置快速检测 | 第63-64页 |
| 3.3 基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪 | 第64-70页 |
| 3.3.1 本章跟踪方法的框架 | 第65-66页 |
| 3.3.2 在线更新策略 | 第66-67页 |
| 3.3.3 尺度预测策略 | 第67-68页 |
| 3.3.4 算法的具体实现 | 第68-70页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第70-83页 |
| 3.4.1 实验环境与参数 | 第71页 |
| 3.4.2 实验一：与原来更新策略比较 | 第71-72页 |
| 3.4.3 实验二：与几种优秀跟踪器比较 | 第72-82页 |
| 3.4.4 讨论 | 第82-83页 |
| 3.5 本章小结 | 第83-86页 |
| 第4章 基于在线检测的时空上下文目标跟踪 | 第86-106页 |
| 4.1 引言 | 第86-87页 |
| 4.2 基于时空上下文信息的目标跟踪 | 第87-91页 |
| 4.2.1 基于时空上下文信息跟踪算法的框架 | 第87-89页 |
| 4.2.2 上下文先验模型 | 第89页 |
| 4.2.3 置信图 | 第89页 |
| 4.2.4 空间上下文模型 | 第89-90页 |
| 4.2.5 目标的快速检测 | 第90-91页 |
| 4.3 在线随机蕨分类器 | 第91-93页 |
| 4.4 基于在线检测的时空上下文跟踪方法 | 第93-98页 |
| 4.4.1 在线随机蕨分类器的构建 | 第93-95页 |
| 4.4.2 在线目标检测 | 第95-97页 |
| 4.4.3 目标位置的检测 | 第97页 |
| 4.4.4 算法的整体流程 | 第97-98页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第98-104页 |
| 4.5.1 实验参数设置 | 第99页 |
| 4.5.2 定量分析 | 第99-101页 |
| 4.5.3 定性分析 | 第101-104页 |
| 4.6 本章小结 | 第104-106页 |
| 第5章 基于STC跟踪算法的硬件架构设计 | 第106-126页 |
| 5.1 引言 | 第106-107页 |
| 5.2 目标跟踪系统硬件平台介绍 | 第107-109页 |
| 5.2.1 系统硬件结构 | 第107-109页 |
| 5.2.2 XC6VLX240T FPGA简介 | 第109页 |
| 5.3 STC跟踪算法的硬件架构设计 | 第109-122页 |
| 5.3.1 算法结构设计流程 | 第111页 |
| 5.3.2 预处理模块 | 第111-112页 |
| 5.3.3 先验模型模块 | 第112-118页 |
| 5.3.4 空间上下文模型学习模块 | 第118-120页 |
| 5.3.5 目标位置检测模块 | 第120-121页 |
| 5.3.6 叠加跟踪窗模块 | 第121-122页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第122-124页 |
| 5.5 本章小结 | 第124-126页 |
| 第6章 总结与展望 | 第126-130页 |
| 6.1 工作总结及创新点 | 第126-127页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第127-130页 |
| 参考文献 | 第130-142页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第142-144页 |
| 指导教师及作者简介 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
