基于在线学习的视频多目标关联技术研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 多目标关联 | 第15-17页 |
| 1.2.2 多目标跟踪 | 第17-19页 |
| 1.3 论文的主要工作及贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 视频多目标关联框架 | 第22-30页 |
| 2.1 多目标关联框架 | 第22-25页 |
| 2.2 在线学习理论 | 第25-29页 |
| 2.2.1 在线学习概述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 正则化 | 第26-28页 |
| 2.2.3 在线凸规划 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 在线支持向量机及预测器稀疏化 | 第30-46页 |
| 3.1 在线支持向量机 | 第30-35页 |
| 3.1.1 支持向量机 | 第30-33页 |
| 3.1.2 对偶变换 | 第33-35页 |
| 3.2 预测器稀疏化 | 第35-38页 |
| 3.2.1 对偶提升分析 | 第36页 |
| 3.2.2 分类器更新机制 | 第36-38页 |
| 3.3 实验与分析 | 第38-44页 |
| 3.3.1 仿真数据实验 | 第39-42页 |
| 3.3.2 真实数据实验 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于在线学习的多目标关联 | 第46-62页 |
| 4.1 多目标关联流程 | 第46-51页 |
| 4.1.1 目标描述 | 第46-48页 |
| 4.1.2 目标分类与关联 | 第48-51页 |
| 4.2 关联实验及结果分析 | 第51-60页 |
| 4.2.1 多类目标的分类关联 | 第51-52页 |
| 4.2.2 简单场景的目标关联 | 第52-58页 |
| 4.2.3 复杂场景的目标关联 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第71页 |
