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基于粒子滤波的图像跟踪算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
缩略语和符号说明第11-13页
第一章 绪论第13-28页
   ·研究背景第13-14页
   ·图像跟踪问题第14-19页
     ·图像跟踪概述第14-15页
     ·图像跟踪的应用第15页
     ·图像跟踪研究现状第15-19页
   ·概率跟踪方法数学描述第19-21页
   ·本文研究内容与创新点第21-24页
 本章参考文献第24-28页
第二章 理论知识第28-50页
   ·粒子滤波理论第28-32页
     ·概述第28-29页
     ·蒙特卡洛模拟第29页
     ·重要性采样第29-30页
     ·序列重要性采样第30-31页
     ·建议性分布的选择第31-32页
     ·重采样第32页
     ·粒子滤波算法第32页
   ·均值偏移方法第32-41页
     ·核密度估计第32-37页
     ·均值偏移第37-41页
   ·核密度近似第41-46页
     ·批处理核密度近似第41-43页
     ·递增核密度近似第43-46页
   ·本章小结第46-47页
 本章参考文献第47-50页
第三章 基于颜色和形状双重信息自适应融合跟踪算法第50-64页
   ·引言第50-53页
   ·双重信息融合跟踪算法第53-58页
     ·目标运动模型第53页
     ·似然模型第53-56页
     ·民主融合策略第56-58页
     ·跟踪算法第58页
   ·实验结果与分析第58-61页
     ·跟踪女子头部第59-60页
     ·多块颜色模型跟踪头部第60-61页
   ·本章小结第61-62页
 本章参考文献第62-64页
第四章 基于均值偏移采样策略的粒子滤波跟踪算法第64-77页
   ·引言第64-65页
   ·辅助核粒子滤波跟踪算法第65-72页
     ·辅助粒子滤波第66页
     ·辅助核粒子滤波算法第66-68页
     ·跟踪算法实施细节第68-69页
     ·实验结果和分析第69-72页
   ·基于层次式采样策略的跟踪算法第72-75页
   ·本章小结第75-76页
 本章参考文献第76-77页
第五章 基于核密度近似的自适应表观模型跟踪算法第77-89页
   ·引言第77-79页
   ·基于自适应表观模型的跟踪算法第79-81页
     ·目标运动模型第79页
     ·似然模型第79-80页
     ·遮挡处理第80-81页
     ·跟踪算法的实施第81页
   ·实验结果与分析第81-86页
     ·汽车跟踪结第82-83页
     ·光照变化下人脸跟踪第83页
     ·姿态变化下人脸跟踪第83-84页
     ·跟踪表观变化复杂的目标第84页
     ·跟踪一个经历频繁遮挡的人第84-85页
     ·跟踪地面车辆第85页
     ·跟踪红外目标第85-86页
   ·本章小结第86-87页
 本章参考文献第87-89页
第六章 基于混合表观模型的跟踪算法第89-110页
   ·引言第89-91页
   ·运动模型第91页
   ·混合似然模型第91-98页
     ·目标观测第91页
     ·特征基表观模型第91-97页
     ·混合似然模型第97-98页
   ·遮挡处理第98-99页
   ·跟踪算法第99-102页
     ·粒子预测第99页
     ·观测模型切换第99-100页
     ·粒子加权第100-101页
     ·状态估计第101页
     ·重采样第101页
     ·整个跟踪算法流程第101-102页
   ·实验结果与分析第102-107页
     ·跟踪汽车第102-103页
     ·跟踪一个部分遮挡和姿势变化的人脸第103-104页
     ·跟踪严重遮挡的人脸第104-106页
     ·跟踪复杂背景下的人第106-107页
     ·跟踪红外目标第107页
   ·本章小结第107-108页
 本章参考文献第108-110页
第七章 总结与展望第110-114页
   ·本文研究工作及创新点第110-111页
   ·研究展望第111-113页
 本章参考文献第113-114页
致谢第114-115页
攻读博士期间发表和完成的学术论文第115-117页

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