基于稀疏表示的目标跟踪方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章 绪论	第9-14页
·研究背景及意义	第9页
·目标跟踪的主要方法	第9-10页
·目标跟踪的应用	第10-11页
·目标跟踪的主要难点	第11-13页
·本文主要工作	第13-14页
·主要研究内容	第13页
·论文组织结构	第13-14页
第二章 稀疏表示概述	第14-19页
·稀疏表示的理论	第14-15页
·稀疏表示的优化算法	第15-17页
·稀疏表示的应用	第17-18页
·本章小结	第18-19页
第三章 加权重的压缩跟踪方法	第19-30页
·目标压缩表示	第19-21页
·多尺度变换	第19页
·特征提取并降维	第19-21页
·权重的计算	第21-22页
·分类器的构建	第22-23页
·分类器的优化计算	第23-24页
·实验分析	第24-29页
·定性评价	第24-28页
·定量评价	第28-29页
·本章小结	第29-30页
第四章 基于局部稀疏的目标跟踪方法	第30-41页
·贝叶斯理论知识	第30-31页
·贝叶斯滤波原理	第30-31页
·系统状态估计方法	第31页
·用局部稀疏编码来表示目标物体	第31-33页
·局部稀疏表示	第31-32页
·遮挡的处理方法	第32-33页
·分类器的构建	第33-35页
·逻辑回归简介	第33-34页
·逻辑回归分类器	第34-35页
·跟踪框架	第35-36页
·实验分析	第36-40页
·定性评价	第36-39页
·定量评价	第39-40页
·本章小结	第40-41页
第五章 总结与展望	第41-43页
·工作总结	第41页
·工作展望	第41-43页
参考文献	第43-47页
发表论文和科研情况说明	第47-48页
致谢	第48-49页