结合运动矢量和背景信息的加权压缩跟踪算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 目标跟踪研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 研究难点 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 研究背景及相关工作 | 第15-19页 |
| 2.1 压缩感知的发展及应用 | 第15-16页 |
| 2.2 基于压缩感知理论的目标跟踪 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 结合运动矢量的加权压缩跟踪算法 | 第19-34页 |
| 3.1 引言 | 第19-20页 |
| 3.2 结合目标运动矢量的位置预测 | 第20-22页 |
| 3.3 置信值加权朴素贝叶斯分类器 | 第22-23页 |
| 3.4 目标遮挡检测机制 | 第23-24页 |
| 3.5 算法描述 | 第24-25页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第25-33页 |
| 3.6.1 实验数据集及参数设置 | 第25-26页 |
| 3.6.2 跟踪效果比较 | 第26-29页 |
| 3.6.3 中心误差比较 | 第29-31页 |
| 3.6.4 跟踪成功率比较 | 第31-32页 |
| 3.6.5 跟踪时间效率比较 | 第32-33页 |
| 3.6.6 实验分析 | 第33页 |
| 3.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 结合背景信息的自适应加权压缩跟踪算法 | 第34-47页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 自适应加权压缩特征提取 | 第35-36页 |
| 4.3 时空上下文跟踪 | 第36-38页 |
| 4.4 算法描述 | 第38-39页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第39-46页 |
| 4.5.1 实验数据集与参数设置 | 第39-40页 |
| 4.5.2 实验一：三种算法跟踪效果比较 | 第40-42页 |
| 4.5.3 实验二：与其他主流算法效果比较 | 第42-44页 |
| 4.5.4 跟踪成功率比较 | 第44-45页 |
| 4.5.5 跟踪时间效率 | 第45-46页 |
| 4.5.6 实验分析 | 第46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论 | 第47-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考 文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54-55页 |
