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基于上下文模型的目标跟踪方法研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 本文研究内容第16-17页
    1.4 论文结构安排第17-19页
第2章 基本理论第19-29页
    2.1 贝叶斯概率估计理论第19-20页
    2.2 图像基本特征第20-23页
    2.3 图像滤波第23-24页
    2.4 相关滤波跟踪算法第24-28页
        2.4.1 相关性问题的由来第24-25页
        2.4.2 相关滤波跟踪原理第25-28页
        2.4.3 跟踪流程简述第28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于上下文模型的目标跟踪方法研究第29-43页
    3.1 引言第29页
    3.2 上下文概述第29-30页
    3.3 位置估计第30-36页
        3.3.1 跟踪预处理第30-31页
        3.3.2 位置估计框架第31-34页
        3.3.3 干扰检测与模型自适应更新第34-36页
    3.4 尺度估计第36-41页
        3.4.1 低维尺度滤波器构建第37-38页
        3.4.2 尺度响应评分第38-39页
        3.4.3 降维处理与滤波器压缩第39-41页
    3.5 整体跟踪过程第41-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 目标跟踪优化方法的实验与结果分析第43-58页
    4.1 引言第43页
    4.2 测试视频库第43-44页
    4.3 基本评价指标第44-46页
    4.4 效果测试与性能对比第46-57页
        4.4.1 复杂环境下的跟踪效果第46-49页
        4.4.2 性能对比第49-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 目标跟踪可视化界面设计与实现第58-67页
    5.1 MATLAB可视化界面简介第58页
    5.2 可视化界面设计原则和流程第58-60页
    5.3 可视化界面设计第60-62页
    5.4 可视化界面仿真结果第62-66页
    5.5 本章小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第72-73页
致谢第73页

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