改进的STC视频目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 视频目标跟踪技术的研究现状及进展 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外视频跟踪技术的研究现状及进展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内视频跟踪技术的研究现状及进展 | 第11页 |
| 1.3 视频目标跟踪的主要难点 | 第11-13页 |
| 1.4 目标检测与跟踪技术的分类 | 第13-14页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.6 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 2 时空上下文视频目标跟踪算法 | 第17-29页 |
| 2.1 常见的视频目标跟踪算法概述 | 第17-18页 |
| 2.2 上下文信息 | 第18-21页 |
| 2.2.1 上下文信息的重要性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 上下文信息的跟踪算法研究现状与发展 | 第19-21页 |
| 2.3 基于时空上下文的视频目标跟踪算法 | 第21-27页 |
| 2.3.1 算法引言 | 第21-22页 |
| 2.3.2 算法跟踪细节描述 | 第22-24页 |
| 2.3.3 算法跟踪流程 | 第24-25页 |
| 2.3.4 实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 融合颜色特征和灰度特征的时空上下文跟踪 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 Color Name特征 | 第29-30页 |
| 3.3 融合颜色特征和灰度特征的时空上下文跟踪 | 第30-31页 |
| 3.4 算法跟踪流程 | 第31页 |
| 3.5 实验结果分析与评估 | 第31-36页 |
| 3.5.1 参数设置与评价准则 | 第31-32页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第32-35页 |
| 3.5.3 实验结果评估 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 自适应尺度估计的时空上下文跟踪 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 尺度估计 | 第37-41页 |
| 4.2.1 尺度估计的研究现状 | 第37-39页 |
| 4.2.2 DSST算法的尺度估计方法 | 第39-41页 |
| 4.3 自适应尺度估计的时空上下文跟踪 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 4.5 结论 | 第43-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
