基于自适应多相关滤波模型的视觉跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 论文的主要工作与组织结构 | 第15-17页 |
| 2 自适应多相关滤波模型 | 第17-35页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 相关滤波方法 | 第17-23页 |
| 2.3 自适应多相关滤波模型 | 第23-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于手工特征的自适应多相关滤波算法研究 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 手工特征提取 | 第35-38页 |
| 3.3 基于手工特征的自适应多相关滤波算法 | 第38-41页 |
| 3.4 实验与分析 | 第41-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于深度卷积特征的自适应多相关滤波算法研究 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 深度卷积网络特征 | 第51-54页 |
| 4.3 基于深度卷积特征的自适应多相关滤波算法 | 第54-60页 |
| 4.4 实验与分析 | 第60-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 大视野精细目标跟踪平台 | 第69-86页 |
| 5.1 引言 | 第69-70页 |
| 5.2 跟踪平台介绍 | 第70-75页 |
| 5.3 目标跟踪应用 | 第75-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 6 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 6.2 未来展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间投稿论文与申请专利 | 第94页 |
