摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
缩略语对照表 | 第9-12页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状分析 | 第13-14页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
1.4 论文的创新点 | 第15页 |
1.5 论文结构的安排 | 第15-18页 |
第二章 视频序列中运动目标的跟踪方法 | 第18-32页 |
2.1 运动目标跟踪方法综述 | 第18-19页 |
2.2 基于UKF的目标跟踪 | 第19-24页 |
2.2.1 KF跟踪算法 | 第20-21页 |
2.2.2 UKF跟踪算法 | 第21-24页 |
2.3 基于PF的目标跟踪 | 第24-26页 |
2.3.1 PF简介 | 第24-25页 |
2.3.2 蒙特卡洛滤波器的实现 | 第25-26页 |
2.4 基于Mean Shift的目标跟踪 | 第26-31页 |
2.4.1 Mean Shift分析 | 第26-29页 |
2.4.2 跟踪算法的实现过程 | 第29-31页 |
2.5 小结 | 第31-32页 |
第三章 基于梯度上升法融合多个目标跟踪方法的研究 | 第32-46页 |
3.1 目标跟踪的相关介绍 | 第32-36页 |
3.1.1 背景介绍 | 第32-33页 |
3.1.2 相关工作 | 第33-34页 |
3.1.3 跟踪结果的评估方法 | 第34-36页 |
3.2 基于梯度上升法融合多个目标跟踪方法 | 第36-44页 |
3.2.1 融合方法介绍 | 第36-40页 |
3.2.2 梯度上升法介绍 | 第40-41页 |
3.2.3 实验结果及分析 | 第41-44页 |
3.3 小结 | 第44-46页 |
第四章 基于改进的K均值融合多个目标跟踪方法的研究 | 第46-58页 |
4.1 K均值介绍 | 第46-48页 |
4.1.1 K均值算法介绍 | 第46-47页 |
4.1.2 K均值的不足之处 | 第47-48页 |
4.2 改进的K均值介绍 | 第48-51页 |
4.2.1 聚类中心的计算 | 第48-49页 |
4.2.2 W权值的计算 | 第49-51页 |
4.3 基于改进的K均值融合多个目标跟踪方法 | 第51-57页 |
4.3.1 融合方法介绍 | 第51-54页 |
4.3.2 实验结果及分析 | 第54-57页 |
4.4 小结 | 第57-58页 |
第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
作者简介 | 第66-67页 |