视觉目标跟踪中的表观建模研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 插图目录 | 第13-16页 |
| 表格目录 | 第16-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 研究意义 | 第17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-28页 |
| 1.2.1 目标表示 | 第17-21页 |
| 1.2.2 统计建模 | 第21-28页 |
| 1.3 研究内容 | 第28-30页 |
| 1.4 论文结构 | 第30-31页 |
| 第2章 基于锚点标签传播的判别式跟踪方法 | 第31-57页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 基于锚点的标签传播模型 | 第32-38页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 2.2.2 求解最优 | 第33-36页 |
| 2.2.3 求解软标签预测矩阵 | 第36-37页 |
| 2.2.4 软标签传播 | 第37-38页 |
| 2.3 基于标签传播模型的跟踪算法 | 第38-42页 |
| 2.3.1 物体表示 | 第38页 |
| 2.3.2 更新样本及锚点 | 第38-40页 |
| 2.3.3 贝叶斯推理 | 第40-42页 |
| 2.4 实验结果 | 第42-56页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第42-43页 |
| 2.4.2 评价准则 | 第43-46页 |
| 2.4.3 整体性能分析 | 第46页 |
| 2.4.4 基于属性的性能分析 | 第46-49页 |
| 2.4.5 诊断性分析 | 第49-51页 |
| 2.4.6 定性分析 | 第51-56页 |
| 2.4.7 时间复杂度 | 第56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 基于主动样本选择的判别式跟踪方法 | 第57-79页 |
| 3.1 引言 | 第57页 |
| 3.2 拉普拉斯正则化最小二乘分类器学习 | 第57-60页 |
| 3.3 训练样本选择 | 第60-63页 |
| 3.4 标签分配 | 第63-64页 |
| 3.5 跟踪算法 | 第64-66页 |
| 3.5.1 贝叶斯推理框架 | 第64-65页 |
| 3.5.2 观测模型 | 第65-66页 |
| 3.6 实验结果 | 第66-78页 |
| 3.6.1 实现细节 | 第66-69页 |
| 3.6.2 定量分析 | 第69-73页 |
| 3.6.3 诊断性分析 | 第73-75页 |
| 3.6.4 定性分析 | 第75-78页 |
| 3.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 基于黎曼流形稀疏表示的视觉目标跟踪方法 | 第79-105页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 背景知识 | 第80-83页 |
| 4.2.1 黎曼流形 | 第80-81页 |
| 4.2.2 对称正定矩阵的黎曼流形 | 第81-83页 |
| 4.3 基于流形自适应核的稀疏表示 | 第83-89页 |
| 4.3.1 流形自适应核 | 第83-87页 |
| 4.3.2 流形自适应核稀疏编码 | 第87-89页 |
| 4.4 黎曼流形稀疏表示在目标跟踪中的应用 | 第89-92页 |
| 4.4.1 稀疏直方图描述子 | 第89-91页 |
| 4.4.2 相似性度量函数 | 第91-92页 |
| 4.4.3 贝叶斯推理 | 第92页 |
| 4.5 实验结果 | 第92-104页 |
| 4.5.1 实现细节 | 第95-97页 |
| 4.5.2 定量分析 | 第97页 |
| 4.5.3 定性分析 | 第97-104页 |
| 4.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 在线多示例度量学习的结构化稀疏表观模型 | 第105-133页 |
| 5.1 引言 | 第105-107页 |
| 5.2 结构化目标表示 | 第107-111页 |
| 5.2.1 带权重的局部稀疏编码 | 第107-108页 |
| 5.2.2 多尺度 max pooling | 第108-110页 |
| 5.2.3 特征降维 | 第110-111页 |
| 5.3 在线多示例度量学习 | 第111-115页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第111-113页 |
| 5.3.2 最优化 | 第113-115页 |
| 5.4 跟踪算法 | 第115-117页 |
| 5.4.1 贝叶斯推理 | 第115-116页 |
| 5.4.2 模板更新 | 第116-117页 |
| 5.5 实验结果 | 第117-131页 |
| 5.5.1 实现细节 | 第117-118页 |
| 5.5.2 定量分析 | 第118-123页 |
| 5.5.3 定性分析 | 第123-128页 |
| 5.5.4 算法讨论 | 第128-130页 |
| 5.5.5 与本文其它三种跟踪算法的比较 | 第130-131页 |
| 5.6 本章小结 | 第131-133页 |
| 第6章 结束语 | 第133-136页 |
| 参考文献 | 第136-150页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第150-152页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第152-154页 |
| 致谢 | 第154-156页 |
| 作者简介 | 第156页 |
