| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 目标表示 | 第11-13页 |
| 1.2.2 统计学跟踪模型 | 第13-16页 |
| 1.2.3 算法评价基准库 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关知识背景 | 第19-27页 |
| 2.1 SSVM跟踪器 | 第19-23页 |
| 2.1.1 SVM分类器 | 第20-21页 |
| 2.1.2 处理样本离群点 | 第21页 |
| 2.1.3 引入结构化标签 | 第21-23页 |
| 2.2 模型求解 | 第23-25页 |
| 2.2.1 转化为对偶问题 | 第23-24页 |
| 2.2.2 引入核函数 | 第24页 |
| 2.2.3 SMO优化算法 | 第24-25页 |
| 2.3 OTB跟踪算法基准数据库 | 第25-26页 |
| 2.3.1 准确性评价 | 第26页 |
| 2.3.2 鲁棒性评价 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 使用彩色Haar-like特征和选择性更新的Struck算法 | 第27-35页 |
| 3.1 彩色Haar-like特征表示方法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 原始Haar-like特征 | 第27-28页 |
| 3.1.2 加入颜色信息 | 第28-29页 |
| 3.2 选择性更新模式 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第30-31页 |
| 3.3.2 改进结果分析 | 第31-32页 |
| 3.3.3 与其他算法比较 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 对偶线性SSVM跟踪方法及改进 | 第35-48页 |
| 4.1 对偶线性SSVM跟踪算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 局部秩变换特征表示方法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 DCD优化算法 | 第36-37页 |
| 4.2 鲁棒性改进 | 第37-40页 |
| 4.2.1 尺度估计 | 第37-38页 |
| 4.2.2 加权间隔SSVM | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第40-47页 |
| 4.3.1 算法内部比较 | 第41-43页 |
| 4.3.2 与其他算法比较 | 第43-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 不足与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |