基于机器学习的目标跟踪系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 目标跟踪算法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 机器学习算法在目标跟踪上的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 目标跟踪算法 | 第12-25页 |
| 2.1 传统目标跟踪算法 | 第12页 |
| 2.2 基于机器学习的目标跟踪算法 | 第12-14页 |
| 2.3 STC算法 | 第14-19页 |
| 2.4 TLD算法 | 第19-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 数据采集与预处理 | 第25-29页 |
| 3.1 数据采集与分析 | 第25-26页 |
| 3.2 数据预处理 | 第26-27页 |
| 3.3 目标识别 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 跟踪算法选取 | 第29-41页 |
| 4.1 传统目标跟踪算法 | 第29-31页 |
| 4.2 STC算法 | 第31-34页 |
| 4.3 TLD算法 | 第34-36页 |
| 4.4 TLD算法改进 | 第36-38页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 目标跟踪系统的仿真与实现 | 第41-47页 |
| 5.1 环境介绍 | 第41-42页 |
| 5.2 目标跟踪系统流程 | 第42-43页 |
| 5.3 目标跟踪系统仿真 | 第43-45页 |
| 5.4 源码移植 | 第45-46页 |
| 5.5 结论与分析 | 第46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 个人简介 | 第54页 |
