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视觉目标跟踪算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 目标跟踪的复杂性第10-11页
    1.4 论文研究内容第11-12页
    1.5 论文组织结构第12-14页
第二章 目标跟踪理论第14-22页
    2.1 基本原理第14-15页
    2.2 目标的描述第15-16页
    2.3 目标跟踪分类第16-21页
        2.3.1 点跟踪第17-18页
        2.3.2 核跟踪第18-20页
        2.3.3 轮廓跟踪第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于全局表示的目标跟踪第22-36页
    3.1 传统的形心跟踪第22-24页
        3.1.1 图像分割第22-23页
        3.1.2 形心跟踪第23页
        3.1.3 实验结果及分析第23-24页
    3.2 基于合作标靶的多质心跟踪算法第24-32页
        3.2.1 概述第24-26页
        3.2.2 图像分割第26页
        3.2.3 靶元的检测第26-28页
        3.2.4 靶元的多质心跟踪第28-30页
        3.2.5 靶元聚类第30-31页
        3.2.6 目标定位第31-32页
    3.3 加权滑动滤波估计第32-33页
    3.4 实验结果及分析第33-34页
    3.5 本章小结第34-36页
第四章 基于局部表示的目标跟踪第36-52页
    4.1 块匹配基本思想第36-37页
    4.2 Kalman滤波器第37-38页
    4.3 快速搜索第38-42页
        4.3.1 NCC匹配准则的改进第38-39页
        4.3.2 初始点的确定第39页
        4.3.3 搜索算法的改进第39-42页
    4.4 基于局部表示的多层块匹配算法第42-46页
        4.4.1 目标的局部表示第42-43页
        4.4.2 遮挡判别第43-44页
        4.4.3 参考块更新第44-46页
    4.5 实验结果及分析第46-50页
        4.5.1 遮挡实验第47-48页
        4.5.2 缩放实验第48-49页
        4.5.3 快速搜索实验第49-50页
    4.6 本章小结第50-52页
第五章 基于稀疏表示的目标跟踪第52-64页
    5.1 目标的稀疏表示第52-53页
    5.2 粒子滤波器第53页
    5.3 运动模型第53-54页
        5.3.1 状态转移模型第54页
        5.3.2 观测模型第54页
    5.4 稀疏表示下的目标跟踪第54-59页
        5.4.1 模型的改进第54-56页
        5.4.2 稀疏求解第56-58页
        5.4.3 特征基更新第58-59页
    5.5 实验结果及分析第59-63页
        5.5.1 定性分析第59-61页
        5.5.2 定量分析第61-62页
        5.5.3 问题探究第62-63页
    5.6 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64页
    6.2 展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
作者简介第72页

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