基于核相关滤波器的视觉目标跟踪方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 安防监控 | 第13页 |
| 1.1.2 智能交通系统 | 第13页 |
| 1.1.3 人机交互 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状及问题 | 第14-16页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 KCF与DSST的相关研究 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 KCF跟踪算法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 核岭回归 | 第18-19页 |
| 2.2.2 循环移位算子 | 第19-20页 |
| 2.2.3 循环矩阵 | 第20-21页 |
| 2.2.4 核相关分类器训练 | 第21-22页 |
| 2.2.5 快速核相关 | 第22-23页 |
| 2.2.6 目标快速检测 | 第23-24页 |
| 2.3 DSST的尺度估计扩展框架 | 第24-25页 |
| 2.3.1 维相关分类滤波器 | 第24-25页 |
| 2.3.2 特征金字塔 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 使用PSR重检测改进的核相关目标跟踪方法 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 在线匹配模板改进 | 第27-29页 |
| 3.3 跟踪失败检测 | 第29-32页 |
| 3.4 检测器 | 第32页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第32-36页 |
| 3.5.1 峰值旁瓣比比较 | 第33页 |
| 3.5.2 性能评估 | 第33-34页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本节小结 | 第36-37页 |
| 第4章 KCF尺度估计与运动状态估计扩展 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 目标运动状态估计 | 第38-39页 |
| 4.2.1 目标模型与粒子样本集合描述 | 第38页 |
| 4.2.2 基于核相关最高响应值的粒子滤波算法 | 第38-39页 |
| 4.3 目标尺度估计 | 第39-40页 |
| 4.4 性能评估方法 | 第40-41页 |
| 4.5 实验与分析 | 第41-45页 |
| 4.5.1 实验环境及参数 | 第41页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.5.3 质量与效率评估 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 多尺度估计的核相关滤波器目标跟踪方法 | 第46-53页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 KCF跟踪方法多尺度改进 | 第46-48页 |
| 5.2.1 特征金字塔 | 第46-47页 |
| 5.2.2 一维分类相关滤波器 | 第47-48页 |
| 5.3 实验与分析 | 第48-52页 |
| 5.3.1 实验环境及参数 | 第48页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.3.3 质量与效率评估 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 目标跟踪方法应用研究 | 第53-57页 |
| 6.1 引言 | 第53-54页 |
| 6.2 PTZ摄像机系统架构 | 第54-55页 |
| 6.4 PTZ控制方法实验 | 第55-56页 |
| 6.4.1 跟踪质量评估 | 第55页 |
| 6.4.2 PTZ控制质量实验 | 第55-56页 |
| 6.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第7章 结论与展望 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
