基于显著性的视觉目标跟踪研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 目标跟踪系统基本框架与研究概述 | 第15-27页 |
| 1.2.1 目标获取方法和研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1.1 有监督方式 | 第16页 |
| 1.2.1.2 无监督方式 | 第16-19页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法和研究现状 | 第19-27页 |
| 1.2.2.1 外观建模 | 第19-26页 |
| 1.2.2.2 目标定位 | 第26-27页 |
| 1.3 显著性信息在目标跟踪中的应用 | 第27-30页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第30-32页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第32-34页 |
| 第二章 基于底层特征的视频显著性检测 | 第34-49页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 问题描述 | 第35页 |
| 2.3 空时显著性检测模型 | 第35-43页 |
| 2.3.1 空间注意力模型 | 第36-39页 |
| 2.3.1.1 基于空间位置约束的显著谱 | 第36-37页 |
| 2.3.1.2 基于双对比色的显著谱 | 第37-38页 |
| 2.3.1.3 基于相似性分布的显著谱 | 第38-39页 |
| 2.3.1.4 两层融合策略 | 第39页 |
| 2.3.2 时间注意力模型 | 第39-41页 |
| 2.3.3 自适应融合 | 第41-43页 |
| 2.4 实验结果分析与讨论 | 第43-48页 |
| 2.4.1 视频库 | 第43-44页 |
| 2.4.2 参数设定 | 第44页 |
| 2.4.3 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 结合底层和高层特征的视频显著性检测 | 第49-71页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.2 问题描述 | 第51页 |
| 3.3 自下而上的注意力模型 | 第51-59页 |
| 3.3.1 四元数图像 | 第51-53页 |
| 3.3.2 四元数离散余弦变换 | 第53-54页 |
| 3.3.3 基于四元数的图像显著性检测 | 第54-57页 |
| 3.3.4 运动显著性检测 | 第57-59页 |
| 3.3.4.1 多尺度局部运动显著性 | 第57-58页 |
| 3.3.4.2 全局运动显著性 | 第58-59页 |
| 3.4 自上而下的注意力模型 | 第59-63页 |
| 3.4.1 通用对象显著性检测 | 第59-60页 |
| 3.4.2 播报员显著性检测 | 第60-61页 |
| 3.4.3 闪光灯聚焦对象显著性检测 | 第61-63页 |
| 3.5 实验结果分析与讨论 | 第63-70页 |
| 3.5.1 评价测度 | 第63-64页 |
| 3.5.2 静态图像库的性能评价 | 第64-66页 |
| 3.5.3 新闻视频库的性能评价 | 第66-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 基于一致性特征点选择的目标跟踪 | 第71-88页 |
| 4.1 引言 | 第71-73页 |
| 4.2 问题描述 | 第73页 |
| 4.3 相关工作 | 第73-75页 |
| 4.3.1 基于特征点的跟踪方法 | 第73-74页 |
| 4.3.2 外点滤除的聚类方法 | 第74-75页 |
| 4.4 基于一致性特征点选择的目标跟踪方法 | 第75-81页 |
| 4.4.1 特征点跟踪 | 第75-76页 |
| 4.4.2 基于密度聚类的一致性特征点选择 | 第76-79页 |
| 4.4.3 特征点匹配 | 第79-80页 |
| 4.4.4 对象的外观更新 | 第80-81页 |
| 4.5 实验结果分析与讨论 | 第81-87页 |
| 4.5.1 数据库介绍 | 第81页 |
| 4.5.2 实现细节 | 第81页 |
| 4.5.3 主观结果评测 | 第81-83页 |
| 4.5.4 客观性能评测 | 第83-87页 |
| 4.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于一致性判别区域的目标跟踪 | 第88-103页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 问题描述 | 第89页 |
| 5.3 判别区域的选择 | 第89-90页 |
| 5.4 基于一致性判别区域的跟踪方法 | 第90-96页 |
| 5.4.1 核相关滤波跟踪器 | 第90-93页 |
| 5.4.2 基于一致性区域的跟踪 | 第93-96页 |
| 5.5 实验结果分析与讨论 | 第96-102页 |
| 5.5.1 实现细节 | 第97页 |
| 5.5.2 实验结果及分析 | 第97-102页 |
| 5.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 基于显著性特征加权的目标跟踪 | 第103-119页 |
| 6.1 引言 | 第103-104页 |
| 6.2 问题描述 | 第104页 |
| 6.3 显著性特征加权的目标跟踪 | 第104-110页 |
| 6.3.1 顺序蒙特卡洛方法 | 第104-106页 |
| 6.3.2 显著性统计外观模型 | 第106-108页 |
| 6.3.3 结构保持统计外观模型 | 第108页 |
| 6.3.4 显著性特征加权的目标跟踪 | 第108-110页 |
| 6.4 跟踪目标的自动获取 | 第110-111页 |
| 6.5 实验结果分析与讨论 | 第111-118页 |
| 6.5.1 实现细节 | 第111页 |
| 6.5.2 与其他跟踪器的实验比较 | 第111-118页 |
| 6.5.2.1 数据库介绍 | 第111-113页 |
| 6.5.2.2 实验的对比分析 | 第113-118页 |
| 6.5.3 自动初始化与跟踪实验结果 | 第118页 |
| 6.6 本章小结 | 第118-119页 |
| 第七章 总结与展望 | 第119-122页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第119-120页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-140页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第140-141页 |
