目标跟踪中结构先验获取和结构保持特性研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第15-19页 |
| 1.2.1 单目标跟踪研究现状及分析 | 第16-18页 |
| 1.2.2 多目标跟踪研究现状及分析 | 第18页 |
| 1.2.3 目标跟踪评价方法 | 第18-19页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 目标结构化表达 | 第22-32页 |
| 2.1 目标结构表达方法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 HOG特征及其滤波器 | 第23-24页 |
| 2.1.2 形变模型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 隐SVM下的参数学习 | 第25-26页 |
| 2.2 距离变换算法 | 第26-29页 |
| 2.3 多尺度视觉特征的结构化表达 | 第29-30页 |
| 2.4 面向视觉任务的结构化表达 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 结构先验和几何约束的超像素单目标跟踪 | 第32-45页 |
| 3.1 基于超像素的部件表达 | 第32-33页 |
| 3.1.1 图像的超像素描述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 目标跟踪中的超像素 | 第33页 |
| 3.2 结构先验模型与投票策略 | 第33-37页 |
| 3.2.1 结构先验模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于超像素的空间置信度推理 | 第35-36页 |
| 3.2.3 目标状态的投票策略 | 第36-37页 |
| 3.3 基于滑动窗口的模型更新 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第39-41页 |
| 3.4.2 实验分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 结构保持的多目标实时跟踪 | 第45-57页 |
| 4.1 多目标跟踪下的结构先验与置信度推理 | 第45-46页 |
| 4.2 多目标跟踪的结构保持模型 | 第46-47页 |
| 4.3 密集采样下的目标置信度计算 | 第47-52页 |
| 4.3.1 正则最小二乘分类器 | 第48页 |
| 4.3.2 循环矩阵 | 第48-49页 |
| 4.3.3 空间置信度推理过程 | 第49-51页 |
| 4.3.4 傅里叶变换解 | 第51-52页 |
| 4.4 模型参数更新 | 第52-53页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第53页 |
| 4.5.2 实验分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第65-66页 |
