基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 目标跟踪技术及分类 | 第10-15页 |
| 1.3.1 目标跟踪技术基本框架 | 第10-11页 |
| 1.3.2 目标跟踪技术分类 | 第11-15页 |
| 1.4 目标跟踪技术难点 | 第15-19页 |
| 1.5 本文主要工作与结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关算法理论介绍 | 第20-27页 |
| 2.1 粒子滤波法 | 第20-22页 |
| 2.1.1 动态状态空间模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 蒙特卡洛模拟 | 第21-22页 |
| 2.2 稀疏表示方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 稀疏表示原理介绍 | 第22-23页 |
| 2.2.2 稀疏表示方法在目标跟踪中的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 随机投影方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 随机投影原理介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 随机投影方法应用 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法 | 第27-37页 |
| 3.1 外观模型 | 第27-31页 |
| 3.1.1 模板选取 | 第28页 |
| 3.1.2 图像降维 | 第28-30页 |
| 3.1.3 置信度计算 | 第30-31页 |
| 3.2 运动模型 | 第31-33页 |
| 3.2.1 粒子滤波框架 | 第31-32页 |
| 3.2.2 重采样策略 | 第32-33页 |
| 3.3 正负模板更新策略 | 第33-35页 |
| 3.3.1 正模板更新 | 第33-34页 |
| 3.3.2 负模板更新 | 第34-35页 |
| 3.4 本文跟踪算法框架 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第37-47页 |
| 4.1 随机投影法验证实验 | 第37-38页 |
| 4.2 目标跟踪实验 | 第38-46页 |
| 4.2.1 定性实验 | 第39-43页 |
| 4.2.2 定量实验 | 第43-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 全文总结 | 第47-48页 |
| 5.2 对进一步工作的展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
