基于矩阵稀疏的视频目标跟踪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·视频跟踪的应用 | 第9-10页 |
| ·视频跟踪的主要方法 | 第10-11页 |
| ·视频跟踪的过程 | 第11页 |
| ·视频跟踪的要求 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作与章节安排 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文章节安排 | 第13-14页 |
| 2 稀疏思想综述 | 第14-27页 |
| ·稀疏的生理依据 | 第14-15页 |
| ·稀疏的理论研究 | 第15-16页 |
| ·稀疏表示 | 第16-21页 |
| ·稀疏表示的优化算法 | 第17-18页 |
| ·稀疏表示的应用 | 第18-21页 |
| ·低秩矩阵 | 第21-26页 |
| ·PCA算法 | 第21-23页 |
| ·RPCA算法 | 第23页 |
| ·低秩矩阵的求解算法 | 第23-24页 |
| ·低秩矩阵的应用 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 基于稀疏表示的多特征目标跟踪算法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·相关理论 | 第27-30页 |
| ·特征提取 | 第27-28页 |
| ·粒子滤波 | 第28-30页 |
| ·算法实现 | 第30-34页 |
| ·对琐碎模板系数的处理 | 第31-32页 |
| ·连通区域 | 第32-33页 |
| ·更新模板 | 第33-34页 |
| ·实验和分析 | 第34-38页 |
| ·实验对比 | 第34-36页 |
| ·分析 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 4 基于低秩矩阵的多特征跟踪算法 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·低秩矩阵的跟踪方法 | 第40-45页 |
| ·简单的低秩矩阵跟踪 | 第40-42页 |
| ·改进的低秩矩阵跟踪 | 第42-45页 |
| ·实验分析 | 第45-50页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·实验分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 总结和展望 | 第51-53页 |
| ·本文主要工作 | 第51页 |
| ·未来展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
