压缩追踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 课题研究背景及选题意义 | 第11页 |
| 1.2 运动目标追踪算法综述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 生成式算法 | 第12页 |
| 1.2.2 判别式算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 盲源分离理论 | 第14-15页 |
| 2.3 压缩感知(CS)理论框架 | 第15-21页 |
| 2.3.1 稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.3.2 测量矩阵 | 第18-19页 |
| 2.3.3 重构算法 | 第19-21页 |
| 2.4 单像素相机 | 第21-22页 |
| 2.5 基于压缩感知的目标追踪 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 压缩追踪算法 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 实时压缩追踪算法(CT) | 第24-29页 |
| 3.2.1 随机投影 | 第25-26页 |
| 3.2.2 尺度不变性 | 第26-27页 |
| 3.2.3 低维压缩特征的分析 | 第27页 |
| 3.2.4 分类器构建和更新 | 第27-28页 |
| 3.2.5 算法流程 | 第28-29页 |
| 3.2.6 CT算法的不足 | 第29页 |
| 3.3 自适应加权实时压缩跟踪(WCT)算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 选择特征 | 第30页 |
| 3.3.2 加权追踪 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于co-training更新分类器 | 第31-32页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第32页 |
| 3.4 快速压缩追踪(FCT)算法 | 第32-34页 |
| 3.4.1 帧内搜索策略 | 第33-34页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 分块快速压缩追踪算法 | 第35-42页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 划分区域增加样本的空间信息 | 第35-37页 |
| 4.3 矫正追踪目标 | 第37页 |
| 4.4 增加阈值控制分类 | 第37-38页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第38-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
