| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 目标跟踪国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 目标跟踪算法概述 | 第15-17页 |
| 1.3.1 基于生成式模型的目标跟踪算法 | 第15-17页 |
| 1.3.2 基于判别式模型的目标跟踪算法 | 第17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 低秩和稀疏表示理论及应用 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 稀疏表示理论 | 第19-21页 |
| 2.3 低秩表示理论 | 第21-22页 |
| 2.4 低秩和稀疏理论在目标跟踪中的应用 | 第22-26页 |
| 2.4.1 粒子滤波理论 | 第22-24页 |
| 2.4.2 稀疏表示的应用 | 第24-26页 |
| 2.4.3 低秩表示的应用 | 第26页 |
| 2.5 本章总结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于低秩稀疏表示的加权增量目标跟踪算法 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 目标的低秩稀疏表示 | 第28-32页 |
| 3.2.1 低秩稀疏表示目标模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 IALM算法优化代价函数 | 第29-32页 |
| 3.3 加权增量主成分分析法 | 第32-33页 |
| 3.4 一种基于低秩稀疏表示的加权增量目标跟踪算法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 粒子滤波算法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 本章算法框架 | 第34-36页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第36-44页 |
| 3.5.1 定性分析 | 第37-40页 |
| 3.5.2 定量分析 | 第40-44页 |
| 3.6 本章总结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于联合系数矩阵的低秩稀疏表示目标跟踪算法 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 基于联合系数矩阵的低秩稀疏表示模型 | 第46-50页 |
| 4.3 一种基于联合系数矩阵的低秩稀疏表示目标跟踪算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 粒子滤波的退化和重采样 | 第50-51页 |
| 4.3.2 本章算法框架 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第53-60页 |
| 4.4.1 参数分析 | 第53页 |
| 4.4.2 实验对比 | 第53-56页 |
| 4.4.3 实验分析 | 第56-60页 |
| 4.5 本章总结 | 第60-61页 |
| 总结 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第68页 |
