斑马鱼群的自动跟踪系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 斑马鱼群跟踪的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 斑马鱼群跟踪的主要方法和研究进展 | 第9-11页 |
| 1.3 斑马鱼跟踪的计算机视觉问题 | 第11-12页 |
| 1.4 本文对斑马鱼群跟踪的贡献 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 目标跟踪系统 | 第15-23页 |
| 2.1 目标跟踪系统中的问题 | 第15-16页 |
| 2.2 目标检测 | 第16-18页 |
| 2.3 基于后验概率的跟踪模型 | 第18-20页 |
| 2.4 卡尔曼滤波 | 第20-21页 |
| 2.5 粒子滤波 | 第21-23页 |
| 第3章 基于检测的斑马鱼群跟踪 | 第23-35页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 基于生物形态特征的鱼头检测器 | 第23-27页 |
| 3.2.1 鱼的身体特点及成像特征 | 第23-24页 |
| 3.2.2 鱼的头部特征描述子 | 第24-25页 |
| 3.2.3 过检测策略与过滤 | 第25-27页 |
| 3.3 跟踪算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 跟踪模型 | 第27-28页 |
| 3.3.2 目标关联 | 第28-30页 |
| 3.3.3 跟踪特殊处理 | 第30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.4.1 实验装置 | 第30页 |
| 3.4.2 头部检测器的验证 | 第30-31页 |
| 3.4.3 跟踪算法的验证 | 第31-34页 |
| 3.5 讨论 | 第34-35页 |
| 第4章 斑马鱼轮廓跟踪算法 | 第35-52页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 鱼的几何模型 | 第35-39页 |
| 4.2.1 基于中线的鱼的轮廓模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 中线的离散化表示 | 第36-37页 |
| 4.2.3 子空间学习 | 第37-39页 |
| 4.3 跟踪方法 | 第39-47页 |
| 4.3.1 跟踪方法框架 | 第40-41页 |
| 4.3.2 动态模型和观察模型 | 第41-43页 |
| 4.3.3 基于区域的交互模型 | 第43-44页 |
| 4.3.4 鱼的初始化 | 第44-46页 |
| 4.3.5 组的变化和组的粒子更新 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 实验装置 | 第47页 |
| 4.4.2 跟踪方法的验证 | 第47-51页 |
| 4.5 讨论 | 第51-52页 |
| 总结和展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
