基于粒子滤波的视频运动目标跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪的发展现状 | 第13-14页 |
| ·目标跟踪算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 视频目标跟踪理论 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·视频目标跟踪概述 | 第17-19页 |
| ·视频目标跟踪的基本原理 | 第17-18页 |
| ·视频目标跟踪的方法 | 第18-19页 |
| ·视频目标跟踪中常用的算法 | 第19-21页 |
| ·标准卡尔曼滤波(KF) | 第19-20页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第20页 |
| ·无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第20页 |
| ·迭代卡尔曼滤波(IEKF) | 第20-21页 |
| ·均值漂移方法(MS) | 第21页 |
| ·视频目标跟踪问题的技术要点和难点 | 第21-22页 |
| ·遮挡问题 | 第22-23页 |
| ·遮挡过程的处理方法 | 第22-23页 |
| ·遮挡问题小结 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 粒子滤波理论 | 第24-31页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·最优贝叶斯估计 | 第24-25页 |
| ·序贯重要性采样 | 第25-27页 |
| ·退化问题及解决方法 | 第27页 |
| ·重采样方法 | 第27-28页 |
| ·粒子滤波算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于改进粒子重采样的粒子滤波跟踪方法 | 第31-48页 |
| ·基于CIGA-PF的跟踪算法 | 第31-42页 |
| ·遗传算法 | 第31-34页 |
| ·免疫遗传算法 | 第34-35页 |
| ·混沌免疫遗传优化算法 | 第35-36页 |
| ·基于CIGA算法的粒子重采样 | 第36-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·基于IPSO-PF的跟踪算法 | 第42-47页 |
| ·粒子群优化算法 | 第42-43页 |
| ·隔离小生境技术 | 第43-44页 |
| ·基于IPSO算法的粒子重采样 | 第44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第55页 |
