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Mean-Shift算法的优化策略研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题的研究目的与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-13页
     ·引言第10-11页
     ·目标跟踪的应用研究第11-12页
     ·目标跟踪的方法及算法研究第12-13页
   ·存在的问题第13-15页
   ·本文所做的工作第15-16页
第二章 Mean Shift 基本理论的研究第16-26页
   ·引言第16页
   ·密度估计理论第16-20页
     ·参数密度估计第16-17页
     ·无参数密度估计第17-20页
   ·Mean Shift 算法第20-21页
   ·基于 Mean Shift 算法的目标跟踪第21-23页
   ·算法的收敛性分析第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 基于 Mean Shift 的复杂背景下目标跟踪算法的改进第26-41页
   ·传统 Mean Shift 算法存在的问题第26-29页
     ·核窗口带宽问题第26页
     ·颜色分布问题第26-27页
     ·跟踪目标的状态变化问题第27-28页
     ·跟踪目标的运动变化问题第28-29页
   ·主成分分析法及卡尔曼滤波器第29-32页
     ·主成分分析第29-30页
     ·卡尔曼滤波第30-32页
   ·自适应分块法第32-34页
   ·算法总结与实验结果分析第34-41页
     ·算法步骤第34-36页
     ·实验结果与分析第36-41页
第四章 图像序列中跟踪目标的快速预测法第41-51页
   ·引言第41页
   ·常见的目标预测方法第41-45页
     ·帧间差分法第41-42页
     ·边缘检测法第42-43页
     ·背景减除法第43-44页
     ·全局运动估计法第44页
     ·目标分割方法第44-45页
     ·质心跟踪法第45页
   ·用于快速目标预测的三帧质位法第45-47页
     ·算法描述第46-47页
     ·存在的问题第47页
   ·实验结果与分析第47-51页
     ·算法步骤第47-48页
     ·实验结果与分析第48-51页
第五章 总结与展望第51-53页
   ·总结第51-52页
   ·展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录第58-59页
详细摘要第59-62页

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