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面向UAV战场感知的目标特征建模与应用研究

摘要第1-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·课题背景及研究意义第14-16页
   ·国内外研究现状第16-26页
     ·无人机战场感知技术第16-20页
     ·目标特征建模的研究现状第20-24页
     ·目标特征建模面临的挑战第24-26页
   ·论文研究内容、组织结构及贡献第26-30页
     ·研究内容第26-27页
     ·组织结构第27-28页
     ·主要贡献第28-30页
第二章 融合上下文信息的目标特征建模理论第30-58页
   ·目标建模中的上下文信息第30-32页
   ·融合上下文信息的目标特征建模框架第32-35页
     ·特征上下文增强策略第32-34页
     ·启发式信息利用策略第34页
     ·构建一体化模型策略第34-35页
   ·局部不变性特征检测与描述第35-41页
     ·尺度空间理论第35-36页
     ·局部特征检测第36-39页
     ·局部特征描述第39-41页
   ·条件随机场模型第41-57页
     ·概率图模型理论第41-45页
     ·CRF 模型的数学描述第45-49页
     ·CRF 模型的图结构第49-53页
     ·参数学习与模型推断第53-56页
     ·CRF 模型在目标特征建模中的应用第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第三章 基于 LFGs 和多目标优化的局部特征匹配第58-80页
   ·引言第58-60页
   ·局部特征分组(LFGs)设计第60-64页
     ·局部特征提取及选择第60-63页
     ·LFGs 特征构建第63-64页
   ·LFGs 匹配的多目标优化问题建模第64-68页
     ·多目标优化问题形式化第64-65页
     ·LFGs 匹配优化决策空间第65-66页
     ·LFGs 匹配优化目标函数第66-68页
   ·基于 LFGs 和 DMOPSO 的特征匹配算法第68-73页
     ·多目标 PSO 优化算法第68-70页
     ·DMOPSO 算法设计第70-73页
   ·实验结果与分析第73-79页
     ·LFGs 特征性能实验第73-76页
     ·优化匹配算法性能比较第76-79页
   ·本章小结第79-80页
第四章 基于扩展 CRF 模型的目标类检测第80-108页
   ·CRF 模型适用性分析第80-82页
   ·CHCRF 模型第82-92页
     ·CHCRF 形式化描述第82-83页
     ·图结构与势函数设计第83-86页
     ·加权邻域结构设计第86-88页
     ·参数学习与模型推断第88-92页
   ·MFCRF 模型第92-98页
     ·MFCRF 形式化描述第92-94页
     ·MFCRF 势函数设计第94-96页
     ·参数学习与模型推断第96-98页
   ·实验结果与分析第98-106页
     ·实验配置第98-100页
     ·目标分类检测实验第100-103页
     ·多目标检测实验第103-106页
   ·本章小结第106-108页
第五章 基于时空上下文 CRF 模型的目标跟踪第108-124页
   ·引言第108-109页
   ·目标跟踪问题的概率求解框架第109-111页
   ·STCRF 模型第111-115页
     ·STCRF 形式化描述第111-113页
     ·时域邻域结构的定义第113页
     ·STCRF 势函数设计第113-114页
     ·参数学习与模型推断第114-115页
   ·基于 STCRF 模型的目标跟踪算法第115-118页
     ·算法流程第115-116页
     ·目标定位第116-117页
     ·模型更新策略第117-118页
   ·实验结果与分析第118-123页
     ·实验配置第118页
     ·模型标记有效性测试第118-120页
     ·目标跟踪算法性能测试第120-123页
   ·本章小结第123-124页
第六章 结论与展望第124-128页
   ·本文主要结论第124-125页
   ·进一步研究方向第125-128页
致谢第128-130页
参考文献第130-146页
作者在学期间取得的学术成果第146-147页

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