复杂目标描述与稳健跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标描述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 目标跟踪 | 第12-14页 |
| 1.3 目标跟踪技术难点分析 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构 | 第16-17页 |
| 第二章 目标描述与跟踪算法概述 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 目标特征描述 | 第17-24页 |
| 2.2.1 基于核的颜色特征描述子 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HOG描述子 | 第18-20页 |
| 2.2.3 LBP描述子 | 第20-21页 |
| 2.2.4 SIFT描述子 | 第21-24页 |
| 2.3 跟踪算法 | 第24-30页 |
| 2.3.1 基于Mean-shift的跟踪算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 贝叶斯滤波框架 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于稀疏表示的目标描述 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于稀疏表示的目标描述 | 第31-35页 |
| 3.2.1 图像的稀疏表示理论 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于稀疏表示的目标观测模型 | 第33-35页 |
| 3.3 基于两步稀疏表示的目标描述 | 第35-40页 |
| 3.3.1 字典构建 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于全局稀疏表示的目标粗描述 | 第36页 |
| 3.3.3 基于局部稀疏表示的目标细描述 | 第36-39页 |
| 3.3.4 基于两步稀疏表示的目标描述 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 算法性能评判准则 | 第40页 |
| 3.4.2 对比结果和分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于两步稀疏表示的目标跟踪 | 第44-63页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 状态转移模型 | 第45页 |
| 4.3 观测概率模型 | 第45-46页 |
| 4.4 粒子筛选机制 | 第46-47页 |
| 4.5 基于在线学习的目标模板更新 | 第47-50页 |
| 4.5.1 基于SKL的模板更新 | 第48-49页 |
| 4.5.2 基于SKL和稀疏表示的模板更新 | 第49-50页 |
| 4.6 遮挡判断及处理 | 第50-53页 |
| 4.6.1 遮挡判断 | 第50-52页 |
| 4.6.2 遮挡处理 | 第52-53页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第53-62页 |
| 4.7.1 实验数据和参数设置 | 第53-54页 |
| 4.7.2 性能评估 | 第54-62页 |
| 4.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第71-72页 |
