基于DSP的目标跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·目标跟踪的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪的研究现状 | 第9-14页 |
| ·确定目标跟踪系统 | 第9-11页 |
| ·概率目标跟踪系统 | 第11-13页 |
| ·跟踪序列图像的稀疏表示 | 第13页 |
| ·目标跟踪中的遗传算法应用 | 第13-14页 |
| ·DSP 技术的发展 | 第14-15页 |
| ·面临的问题 | 第15页 |
| ·本文研究内容和组织结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 粒子滤波理论 | 第17-26页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第17-19页 |
| ·预测阶段 | 第18页 |
| ·更新阶段 | 第18-19页 |
| ·蒙特卡洛模拟 | 第19-21页 |
| ·序贯重要性采样 | 第21-22页 |
| ·粒子退化 | 第22-23页 |
| ·重采样原理 | 第23-24页 |
| ·粒子滤波算法描述 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 系统总体方案设计 | 第26-38页 |
| ·系统组成方式 | 第26-27页 |
| ·系统的工作模式 | 第27-29页 |
| ·运动目标捕获模式 | 第27-28页 |
| ·运动目标跟踪模式 | 第28-29页 |
| ·实时光电信息处理系统硬件体系结构 | 第29-33页 |
| ·光电信息处理系统电路结构 | 第29-30页 |
| ·各模块的功能描述 | 第30-32页 |
| ·数字信号处理器 | 第32-33页 |
| ·实时光电信息处理系统软件体系结构 | 第33-37页 |
| ·Code Composer Studio | 第34-36页 |
| ·CCSLink | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于稀疏表示的可视跟踪 | 第38-64页 |
| ·粒子滤波构架 | 第38-39页 |
| ·静态传输模式 | 第38-39页 |
| ·观测模式 | 第39页 |
| ·稀疏表示 | 第39-46页 |
| ·目标的稀疏表示 | 第40-42页 |
| ·范数问题 | 第42页 |
| ·稀疏求解 | 第42-43页 |
| ·最小误差域 | 第43-44页 |
| ·有限域重采样 | 第44-46页 |
| ·遗传重采样 | 第46-55页 |
| ·遗传算法的结构 | 第46-47页 |
| ·遗传编码 | 第47-48页 |
| ·适应度函数 | 第48-49页 |
| ·选择算子 | 第49-50页 |
| ·交叉算子 | 第50-52页 |
| ·变异算子 | 第52-53页 |
| ·遗传算法流程图 | 第53-54页 |
| ·遗传有限域粒子重采样算法总概述 | 第54-55页 |
| ·模板更新 | 第55-58页 |
| ·遮挡检测 | 第56-57页 |
| ·遮挡的处理 | 第57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·仿真与实现 | 第58-63页 |
| ·仿真与分析 | 第58-59页 |
| ·试验结果 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
