杂波环境下基于异类信息融合的目标跟踪
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·多传感器信息融合研究现状 | 第13-17页 |
| ·多传感器信息融合理论概述 | 第13-14页 |
| ·多传感器信息融合功能模型 | 第14-15页 |
| ·多传感器信息融合类型与系统结构 | 第15页 |
| ·异类信息融合的发展现状 | 第15-17页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第17-19页 |
| ·目标跟踪的基本概念 | 第17-18页 |
| ·目标运动模型 | 第18页 |
| ·跟踪算法 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 音频跟踪与视频跟踪方法 | 第21-31页 |
| ·音频跟踪方法 | 第21-25页 |
| ·基于麦克阵列的声源定位 | 第21-22页 |
| ·基于时延的定位方法 | 第22-24页 |
| ·音频跟踪的局限性 | 第24-25页 |
| ·视频跟踪方法 | 第25-30页 |
| ·目标检测 | 第25-27页 |
| ·目标跟踪 | 第27-29页 |
| ·视觉跟踪所面临的问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 音频与视频信息相结合的目标跟踪模型 | 第31-35页 |
| ·基于决策级的视听信息融合模型 | 第31-32页 |
| ·融合模型的建立 | 第31页 |
| ·模型的优缺点 | 第31-32页 |
| ·基于特征级的视听信息融合模型 | 第32-33页 |
| ·融合模型的建立 | 第32-33页 |
| ·需解决的关键性问题 | 第33页 |
| ·对滤波器的选择 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的视听融合算法 | 第35-43页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第35-37页 |
| ·卡尔曼滤波器的应用 | 第35页 |
| ·卡尔曼滤波器算法 | 第35-37页 |
| ·多层次卡尔曼滤波模型 | 第37-40页 |
| ·基于多层次卡曼滤波的视听融合 | 第37-38页 |
| ·音频信息相关性特征提取 | 第38-39页 |
| ·视频信息相关性特征选择 | 第39-40页 |
| ·仿真与结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 基于简化型ISPF的视听融合算法 | 第43-56页 |
| ·粒子滤波器 | 第43-48页 |
| ·序贯粒子滤波算法 | 第43-45页 |
| ·退化现象 | 第45页 |
| ·重要性函数的选取 | 第45-46页 |
| ·重采样 | 第46-47页 |
| ·常见改进型粒子滤波器 | 第47-48页 |
| ·基于简化型ISPF的视听信息融合 | 第48-52页 |
| ·ISPF算法及其改进 | 第48页 |
| ·ISPF在视听融合中的应用 | 第48-51页 |
| ·音频特征似然模型 | 第51-52页 |
| ·视频特征似然模型 | 第52页 |
| ·仿真与结果分析 | 第52-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第62页 |
