基于单目视觉的目标跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 目标跟踪技术简介 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要工作与章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基本理论知识 | 第15-18页 |
| 2.1 稀疏表示 | 第15-16页 |
| 2.2 PCA算法 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 目标图像的预处理 | 第18-29页 |
| 3.1 问题的提出 | 第18页 |
| 3.2 图像光照不变性特征的提取 | 第18-23页 |
| 3.2.1 光照问题提出 | 第18-19页 |
| 3.2.2 多尺度Retinex算法 | 第19-21页 |
| 3.2.3 灰度平衡 | 第21-22页 |
| 3.2.4 实验分析 | 第22-23页 |
| 3.3 基于仿射变换的目标形变建模 | 第23-28页 |
| 3.3.1 目标形变问题的提出 | 第23-24页 |
| 3.3.2 仿射变换建模 | 第24-27页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于图像块信息的局部外观模型的实现 | 第29-43页 |
| 4.1 遮挡问题的提出 | 第29-30页 |
| 4.2 HSV颜色特征 | 第30-33页 |
| 4.2.1 HSV颜色特征的讨论 | 第30-32页 |
| 4.2.2 HSV颜色特征的提取方法 | 第32-33页 |
| 4.3 基于图像块的局部模型 | 第33-39页 |
| 4.3.1 图像块的获取 | 第34页 |
| 4.3.2 块匹配模板的获取 | 第34-35页 |
| 4.3.3 匹配相似值的计算 | 第35-39页 |
| 4.4 模板更新 | 第39-40页 |
| 4.5 实验分析 | 第40-42页 |
| 4.5.1 遮挡判断 | 第40-41页 |
| 4.5.2 候选选择 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 联合外观模型的实现 | 第43-63页 |
| 5.1 贝叶斯理论 | 第43-44页 |
| 5.2 稀疏表示全局模型的实现 | 第44-53页 |
| 5.2.1 稀疏字典的实现 | 第44-46页 |
| 5.2.2 基于PCA算法的特征选择 | 第46-48页 |
| 5.2.3 置信值的计算 | 第48-51页 |
| 5.2.4 模板更新 | 第51-53页 |
| 5.3 联合模型的实现 | 第53页 |
| 5.3.1 似然函数的设计 | 第53页 |
| 5.4 定性实验分析 | 第53-59页 |
| 5.4.1 目标形变 | 第54-56页 |
| 5.4.2 光照 | 第56-58页 |
| 5.4.3 遮挡 | 第58-59页 |
| 5.5 定量实验分析 | 第59-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第69-70页 |
