融合空间信息的相关滤波目标跟踪
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 HOG特征 | 第20-22页 |
| 2.2 快速HOG特征 | 第22-23页 |
| 2.3 MOSSE滤波器 | 第23-26页 |
| 2.4 峰值旁瓣比 | 第26页 |
| 2.5 评价指标 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于空间置信度的粒子滤波目标跟踪 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 样本描述 | 第28页 |
| 3.3 粒子块采样 | 第28-30页 |
| 3.4 蒙特卡罗框架 | 第30-31页 |
| 3.5 粒子滤波 | 第31-34页 |
| 3.5.1 可跟踪置信度 | 第31-32页 |
| 3.5.2 观测置信度 | 第32-33页 |
| 3.5.3 模型更新 | 第33-34页 |
| 3.6 粒子块的尺度 | 第34页 |
| 3.7 霍夫投票确定目标 | 第34-35页 |
| 3.8 算法主要步骤 | 第35页 |
| 3.9 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 3.10 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于核相关滤波的多尺度目标跟踪 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 核相关滤波器 | 第40-44页 |
| 4.2.1 线性回归 | 第40-41页 |
| 4.2.2 循环移位 | 第41页 |
| 4.2.3 循环矩阵 | 第41-43页 |
| 4.2.4 核回归 | 第43-44页 |
| 4.2.5 检测更新过程 | 第44页 |
| 4.3 多尺度跟踪 | 第44-46页 |
| 4.3.1 构建特征金字塔 | 第44-45页 |
| 4.3.2 特征金字塔降维 | 第45-46页 |
| 4.3.3 检测和更新过程 | 第46页 |
| 4.4 算法步骤与流程 | 第46-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于卷积神经网络的多尺度目标跟踪 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 位置跟踪 | 第52-56页 |
| 5.2.1 提取CNN特征 | 第52-53页 |
| 5.2.2 构建弱跟踪器 | 第53页 |
| 5.2.3 合成强CNN跟踪器 | 第53-54页 |
| 5.2.4 弱跟踪器权值更新 | 第54-56页 |
| 5.2.5 弱跟踪器模型更新 | 第56页 |
| 5.3 尺度滤波器 | 第56-57页 |
| 5.4 算法的主要步骤 | 第57页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
