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基于多目标优化和压缩感知的航拍目标检测

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 航拍目标跟踪研究背景和意义第12-14页
    1.2 航拍目标跟踪研究现状第14-16页
    1.3 航拍视频目标跟踪问题的挑战性第16-18页
    1.4 本论文研究内容与组织结构第18-20页
        1.4.1 本论文研究目标第18页
        1.4.2 本论文研究内容第18-19页
        1.4.3 本论文组织结构第19-20页
第二章 相关理论与技术第20-40页
    2.1 压缩感知第20-31页
        2.1.1 压缩感知的提出第20-21页
        2.1.2 稀疏表达第21-25页
        2.1.3 观测矩阵第25-26页
        2.1.4 重构算法第26页
        2.1.5 压缩感知在目标跟踪检测上的应用第26-31页
    2.2 多目标优化第31-35页
        2.2.1 多目标优化的基本概念和数学模型第31-32页
        2.2.2 非支配排序遗传算法(NSGA & NSGA-II)第32-35页
        2.2.3 多目标优化的应用第35页
    2.3 仿射变换第35-38页
    2.4 K均值聚类第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 航拍视频目标跟踪检测系统需求分析与概要设计第40-47页
    3.1 系统概述第40-41页
    3.2 系统需求分析第41-42页
        3.2.1 系统功能需求第41-42页
        3.2.2 系统性能需求第42页
    3.3 系统概要设计第42-46页
        3.3.1 系统总体架构设计第42-43页
        3.3.2 系统主要功能模块概要设计第43-45页
        3.3.3 系统总体流程设计第45-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 航拍视频目标跟踪检测系统详细设计与实现第47-72页
    4.1 基于仿射变换的标准化图像块获取模块的详细设计与实现第47-51页
    4.2 基于稀疏表达的判别(SDC)跟踪模块详细设计与实现第51-56页
        4.2.1 判别跟踪模块总体流程设计第51-52页
        4.2.2 训练样本集选取第52-53页
        4.2.3 基于稀疏表达的特征提取第53-55页
        4.2.4 置信度获取第55-56页
    4.3 基于稀疏表达的生成(SGM)跟踪模块详细设计与实现第56-63页
        4.3.0 生成跟踪模块总体流程设计第56-57页
        4.3.1 使用滑动窗.截取图像块第57-58页
        4.3.2 字典构建第58-59页
        4.3.3 直方图生成第59-60页
        4.3.4 遮挡处理第60-62页
        4.3.5 相似度函数第62-63页
    4.4 L1范数最小化求解模块的详细设计与实现第63-65页
    4.5 协同跟踪模块详细设计与实现第65-70页
        4.5.1 快速协同跟踪详细设计第65-66页
        4.5.2 基于多目标优化的协同跟踪详细设计与实现第66-70页
    4.6 样本更新策略详细设计与实现第70-71页
    4.7 跟踪结果显示与保存的实现第71页
    4.8 本章小结第71-72页
第五章 系统测试第72-83页
    5.1 系统测试环境及内容第72-73页
        5.1.1 测试环境第72页
        5.1.2 测试内容第72-73页
    5.2 系统测试过程及结果分析第73-82页
        5.2.1 航拍视频中目标形变较大情况下系统性能测试第73-75页
        5.2.2 航拍视频中相似目标干扰情况下系统性能测试第75-77页
        5.2.3 航拍视频中画面模糊抖动情况下系统性能测试第77-78页
        5.2.4 航拍视频中目标遮挡与光照变化情况下系统性能测试第78-79页
        5.2.5 航拍视频画面抖动与快速移动情况下系统性能测试第79-82页
    5.3 本章小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-85页
    6.1 研究总结第83-84页
    6.2 前景展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间取得的成果第91-92页

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