基于视角和类别流形的目标跟踪识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展及现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究内容 | 第13-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 目标跟踪识别的一般方法 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于目标二维数据的跟踪识别 | 第18-22页 |
| ·基于知识的跟踪识别法 | 第19页 |
| ·基于统计的目标跟踪识别 | 第19-22页 |
| ·基于目标三维数据的跟踪识别 | 第22-24页 |
| ·基于曲率的方法 | 第22页 |
| ·模型拟合法 | 第22-23页 |
| ·基于外形轮廓表征的方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-28页 |
| 第三章 基于视角和类别的流形建立 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·视角和类别流形的张量分析 | 第29-33页 |
| ·目标特征张量的多线性分析 | 第29-31页 |
| ·多视角目标张量分解 | 第31-33页 |
| ·目标张量空间的维数约简 | 第33页 |
| ·视角和类别流形建立 | 第33-42页 |
| ·目标图像流形学习 | 第33-36页 |
| ·类别流形的建立 | 第36-39页 |
| ·视角流形的建立 | 第39-42页 |
| 第四章 生成模型建立和跟踪识别算法 | 第42-62页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于非线性张量分解的目标生成模型建立 | 第42-46页 |
| ·目标图像的非线性张量分解 | 第42-44页 |
| ·目标生成模型建立 | 第44-45页 |
| ·生成模型参数估计 | 第45-46页 |
| ·基于粒子滤波的目标跟踪识别算法 | 第46-52页 |
| ·目标图像的计算机定标 | 第47-48页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪识别算法 | 第48-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-62页 |
| ·目标生成模型学习 | 第52-55页 |
| ·实际目标图像跟踪识别结果 | 第55-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
