实时目标跟踪系统的关键技术研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
符号对照表 | 第12-13页 |
缩略语对照表 | 第13-17页 |
第一章 绪论 | 第17-33页 |
1.1 研究背景 | 第17-20页 |
1.2 相关工作与进展 | 第20-27页 |
1.2.1 基于离散特征的目标跟踪 | 第20-22页 |
1.2.2 基于轮廓的目标跟踪 | 第22-23页 |
1.2.3 基于区域的目标跟踪 | 第23页 |
1.2.4 基于检测-跟踪方法的演化和挑战 | 第23-27页 |
1.3 检测-跟踪方法的框架 | 第27-28页 |
1.4 实时目标跟踪系统的挑战 | 第28-29页 |
1.5 论文的创新点及组织结构 | 第29-33页 |
第二章 基于随机投影蕨的目标跟踪算法 | 第33-53页 |
2.1 导言 | 第33-34页 |
2.2 随机蕨 | 第34-36页 |
2.2.1 随机森林 | 第34页 |
2.2.2 随机蕨分类器 | 第34-36页 |
2.2.3 随机蕨的训练 | 第36页 |
2.3 存在问题 | 第36-37页 |
2.4 基于随机投影蕨的目标跟踪算法 | 第37-43页 |
2.4.1 随机蕨差值化 | 第38页 |
2.4.2 随机投影 | 第38-40页 |
2.4.3 差值化的随机投影 | 第40-41页 |
2.4.4 联合概率密度 | 第41页 |
2.4.5 在线更新 | 第41-42页 |
2.4.6 随机投影的目标跟踪 | 第42-43页 |
2.4.7 验证随机投影 | 第43页 |
2.5 实验与讨论 | 第43-52页 |
2.5.1 参数选取试验 | 第44-46页 |
2.5.2 综合对比试验 | 第46-50页 |
2.5.3 内存资源消耗分析 | 第50-51页 |
2.5.4 计算资源消耗分析 | 第51-52页 |
2.6 结论 | 第52-53页 |
第三章 基于随机投影蕨的多示例快速跟踪算法 | 第53-63页 |
3.1 导言 | 第53-54页 |
3.2 存在问题 | 第54页 |
3.3 多示例学习 | 第54-56页 |
3.4 基于随机投影蕨的多示例快速跟踪算法 | 第56-59页 |
3.4.1 正负样本集 | 第56-57页 |
3.4.2 强分类器 | 第57页 |
3.4.3 弱分类器 | 第57页 |
3.4.4 特征选择 | 第57-58页 |
3.4.5 搜索策略 | 第58-59页 |
3.4.6 模型更新 | 第59页 |
3.5 实验与讨论 | 第59-61页 |
3.5.1 参数设置 | 第60页 |
3.5.2 实验 | 第60-61页 |
3.6 结论 | 第61-63页 |
第四章 基于弱标签的核相关滤波器跟踪算法 | 第63-81页 |
4.1 导言 | 第63页 |
4.2 相关滤波器 | 第63-65页 |
4.3 基于弱标签的核相关滤波器的跟踪算法 | 第65-71页 |
4.3.1 最小二乘支持向量机 | 第65-66页 |
4.3.2 循环矩阵 | 第66-67页 |
4.3.3 快速计算 | 第67-68页 |
4.3.4 常数标签 | 第68-69页 |
4.3.5 弱标签y的求解 | 第69-70页 |
4.3.6 在线自适应更新 | 第70-71页 |
4.4 实验与讨论 | 第71-75页 |
4.4.1 离线与在线参数α的实验对比 | 第71-73页 |
4.4.2 综合对比试验 | 第73-75页 |
4.4.3 运行速度讨论 | 第75页 |
4.5 结论 | 第75-81页 |
第五章 基于点轨迹的核相关滤波跟踪算法 | 第81-95页 |
5.1 导言 | 第81-82页 |
5.2 谱聚类 | 第82-84页 |
5.3 基于点轨迹的核相关滤波器跟踪算法 | 第84-91页 |
5.3.1 点轨迹生成 | 第84-85页 |
5.3.2 点轨迹标记 | 第85-86页 |
5.3.3 过分割的合并 | 第86-88页 |
5.3.4 目标状态估计和重检测 | 第88-90页 |
5.3.5 算法步骤 | 第90-91页 |
5.4 实验与结果分析 | 第91-94页 |
5.5 本章小结 | 第94-95页 |
第六章 总结与展望 | 第95-99页 |
6.1 论文总结 | 第95-96页 |
6.2 论文展望 | 第96-99页 |
参考文献 | 第99-109页 |
致谢 | 第109-111页 |
作者简介 | 第111-113页 |