单实例表达学习的视觉目标跟踪及场景光照研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 单实例表达的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 单实例表达的理论和方法 | 第20-27页 |
| 2.1 单实例表达的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2 基本理论 | 第21-23页 |
| 2.2.1 基于非线性核的局部度量 | 第21-22页 |
| 2.2.2 最大间隔学习方法 | 第22-23页 |
| 2.3 单实例支持向量机的理论和方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 单实例支持向量机的目标检测流程 | 第23-25页 |
| 2.3.2 检测器的学习过程 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于单实例支持向量机的目标跟踪 | 第27-45页 |
| 3.1 基于检测的目标跟踪的研究现状 | 第27-28页 |
| 3.2 单实例支持向量机的目标跟踪流程 | 第28-31页 |
| 3.3 单实例目标模型更新及位置估计 | 第31-35页 |
| 3.3.1 负例挖掘算法 | 第32页 |
| 3.3.2 历史关键帧模板的更新策略 | 第32-34页 |
| 3.3.3 跟踪位置的精化 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-44页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第35页 |
| 3.4.2 定量分析 | 第35-41页 |
| 3.4.3 定性分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于单实例支持向量机的场景光照研究 | 第45-57页 |
| 4.1 颜色恒常性的研究现状 | 第45-47页 |
| 4.2 单实例支持向量机的光照估计流程 | 第47-49页 |
| 4.3 单实例表面模型的光照估计 | 第49-52页 |
| 4.3.1 光照相似的图像表面获取 | 第49-51页 |
| 4.3.2 基于对角模型的光照估计 | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第52页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第66-67页 |
