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多特征融合的视觉目标跟踪算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究目的第10-11页
    1.3 研究意义第11-13页
    1.4 论文的主要研究内容第13页
    1.5 论文结构安排第13-16页
2 研究现状综述第16-22页
    2.1 引言第16页
    2.2 目标跟踪方法简述第16-19页
        2.2.1 基于产生式的跟踪第17-18页
        2.2.2 基于判别式的跟踪第18-19页
    2.3 数据集简介第19-22页
3 前景与背景协同结构稀疏重构的判别性视觉跟踪第22-35页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 相关工作第23-26页
    3.3 前景与背景协同结构稀疏重构的判别性表达第26-29页
        3.3.1 前景与背景协同稀疏重构的判别性表达的数学描述第26-28页
        3.3.2 优化方法第28-29页
    3.4 实验分析与评价第29-34页
        3.4.1 实验设定与评价指标第29-31页
        3.4.2 定量实验分析第31-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪第35-49页
    4.1 引言第35-37页
    4.2 时空上下文跟踪第37-39页
        4.2.1 先验知识表达第37-38页
        4.2.2 空间上下文表达第38-39页
        4.2.3 基于STC的目标定位第39页
    4.3 低秩重检测的多特征时空上下文跟踪算法第39-43页
        4.3.1 基于多特征融合的STC目标定位的数学推导第39-41页
        4.3.2 基于在线低秩滤波器的重定位第41-43页
    4.4 实验结果对比第43-48页
        4.4.1 实验细节第43-44页
        4.4.2 评价指标第44-48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 总结与展望第49-51页
    5.1 全文总结第49页
    5.2 研究展望第49-51页
参考文献第51-60页
硕士期间发表的学术论文目录第60-61页
致谢第61页

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