基于稀疏表示的动物目标跟踪研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 目标跟踪技术分类和难点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 目标跟踪技术分类 | 第12-13页 |
| 1.3.2 目标跟踪技术难点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要内容与组织结构安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文的组织结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术知识 | 第16-22页 |
| 2.1 基础理论知识 | 第16-19页 |
| 2.1.1 粒子滤波 | 第16-17页 |
| 2.1.2 稀疏表示理论 | 第17-18页 |
| 2.1.3 目标跟踪框架 | 第18-19页 |
| 2.2 实验数据集 | 第19-20页 |
| 2.2.1 目标跟踪公共视频序列 | 第20页 |
| 2.2.2 真实数据集 | 第20页 |
| 2.3 性能评价方法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 定性评价 | 第21页 |
| 2.3.2 定量评价 | 第21页 |
| 2.3.3 鲁棒性 | 第21页 |
| 2.3.4 实时性 | 第21页 |
| 2.4 本章总结 | 第21-22页 |
| 第三章 改进稀疏表示的目标跟踪模型研究 | 第22-48页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 改进稀疏表示目标模型 | 第22-29页 |
| 3.2.1 稀疏目标判别模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 稀疏目标生成模型 | 第24-26页 |
| 3.2.3 稀疏目标协同模型 | 第26-28页 |
| 3.2.4 模板更新 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果及其分析 | 第29-40页 |
| 3.3.1 定性结果与分析 | 第29-32页 |
| 3.3.2 定量结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.3.3 鲁棒性分析 | 第34-39页 |
| 3.3.4 运行时间 | 第39-40页 |
| 3.4 动物实验数据测试 | 第40-47页 |
| 3.4.1 定性结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.4.2 定量结果与分析 | 第43-44页 |
| 3.4.3 鲁棒性分析 | 第44-47页 |
| 3.4.4 运行时间 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 改进稀疏排名的目标跟踪 | 第48-57页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 改进稀疏表示排名 | 第48-53页 |
| 4.2.1 结构稀疏表示 | 第49页 |
| 4.2.2 稀疏系数排名 | 第49-50页 |
| 4.2.3 残差排名 | 第50-51页 |
| 4.2.4 基于相似度函数的排名算法 | 第51-52页 |
| 4.2.5 模板更新 | 第52-53页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.3.1 定性结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.3.2 定量结果与分析 | 第55-56页 |
| 4.3.3 运行时间 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 动物目标跟踪系统的设计与实现 | 第57-64页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第57-58页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第58-60页 |
| 5.2.1 系统网络框架设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 系统硬、软件组成方案 | 第59页 |
| 5.2.3 系统架构设计 | 第59-60页 |
| 5.3 目标跟踪的实现 | 第60-63页 |
| 5.3.1 跟踪模块实现 | 第60-61页 |
| 5.3.2 WEB网页实现 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第72-74页 |
