| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 目标追踪的难点 | 第10-12页 |
| 1.2.1 单目标追踪难点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多目标追踪难点 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 生成式方法研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 判别式方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要研究工作 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织形式 | 第15-17页 |
| 2 基于核相关滤波器的目标追踪算法理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 训练阶段 | 第18-22页 |
| 2.2.1 岭回归 | 第18页 |
| 2.2.2 循环移位 | 第18-20页 |
| 2.2.3 循环矩阵求解岭回归 | 第20-21页 |
| 2.2.4 核相关滤波器 | 第21-22页 |
| 2.3 检测阶段 | 第22-23页 |
| 2.4 更新阶段 | 第23-25页 |
| 2.5 实验结果 | 第25-31页 |
| 2.5.1 定量分析 | 第25-29页 |
| 2.5.2 速度分析 | 第29-30页 |
| 2.5.3 核相关滤波器算法问题分析 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于自适应的多特征融合的核相关滤波器目标追踪算法 | 第33-57页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 多特征融合 | 第33-35页 |
| 3.2.1 梯度方向直方图特征 | 第33-34页 |
| 3.2.2 颜色特征 | 第34-35页 |
| 3.2.3 多特征融合算法 | 第35页 |
| 3.3 自适应尺度估计方法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 联合的位置和尺度估计方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于尺度相关滤波器的自适应尺度估计方法 | 第36-38页 |
| 3.4 自适应目标响应 | 第38-39页 |
| 3.5 高置信度模型更新 | 第39-41页 |
| 3.6 实验结果 | 第41-56页 |
| 3.6.1 参数设置 | 第41-42页 |
| 3.6.2 定量分析 | 第42-52页 |
| 3.6.3 速度分析 | 第52-54页 |
| 3.6.4 定性分析 | 第54-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于深度卷积特征的自适应相关滤波器目标追踪算法 | 第57-70页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 基于单层深度卷积特征的相关滤波器目标追踪算法 | 第58-60页 |
| 4.2.1 VGG深度卷积网络 | 第59页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第59-60页 |
| 4.3 基于多层深度卷积特征的相关滤波器目标追踪算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 提取多层深度卷积特征 | 第61-62页 |
| 4.3.2 由粗到细的位置估计方法 | 第62-63页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第63-64页 |
| 4.4 实验结果 | 第64-69页 |
| 4.4.1 定量分析 | 第64-67页 |
| 4.4.2 定性分析 | 第67-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 基于自适应的核相关滤波器的多目标追踪算法 | 第70-79页 |
| 5.1 引言 | 第70-71页 |
| 5.2 基于自适应的核相关滤波器的DFT多目标追踪算法 | 第71-72页 |
| 5.2.1 算法介绍 | 第71-72页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第72页 |
| 5.3 基于自适应的核相关滤波器的DBT多目标追踪算法 | 第72-78页 |
| 5.3.1 目标检测 | 第73-74页 |
| 5.3.2 计算目标之间相似性 | 第74-76页 |
| 5.3.3 在线多目标追踪算法 | 第76-77页 |
| 5.3.4 实验结果 | 第77-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 6 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 附录 | 第88页 |
