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基于TLD的视频目标跟踪算法的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·视频跟踪技术概述第10-12页
   ·论文主要研究内容与章节安排第12-15页
第二章 TLD 的基本理论第15-29页
   ·TLD 目标跟踪理论的预备知识第15-17页
     ·TLD 的在线模型第16-17页
   ·TLD 目标跟踪算法的跟踪模块第17-20页
     ·跟踪模块算法分析第17-19页
     ·中值流跟踪算法的实现第19-20页
   ·TLD 目标跟踪算法的检测模块第20-22页
     ·基于像素值的方差分类器第20-21页
     ·基于随机森林的集合分类器第21-22页
     ·最近邻分类器第22页
   ·TLD 目标跟踪算法的学习模块第22-27页
     ·P-N 学习算法第23-24页
     ·P-N 学习的性能分析第24-26页
     ·P-N 学习在 TLD 中的应用第26-27页
   ·本章总结第27-29页
第三章 TLD 算法中跟踪模块的研究第29-49页
   ·TLD 算法中目标跟踪算法第29-32页
     ·基于 TLD 的跟踪算法的研究第29-31页
     ·TLD 跟踪算法跟踪性能评估第31-32页
   ·TLD 算法中跟踪模块的改进第32-38页
     ·基于空间重叠度的目标边界框选择算法第33-34页
     ·目标边界框的聚类算法分析第34-35页
     ·目标边界框聚类算法的设计和实现第35-37页
     ·基于中值的目标边界框定位算法分析第37页
     ·基于中值的目标边界框定位算法的设计和实现第37-38页
   ·基于 TLD 的最近邻中值流跟踪算法设计第38-42页
     ·基于 TLD 的最近邻中值流算法的实现第39-42页
   ·基于 TLD 的最近邻中值流跟踪算法性能对比评估第42-48页
     ·测试数据说明第42页
     ·TLD+NNMF 和 TLD 跟踪算法的跟踪精度测试对比第42-44页
     ·TLD+NNMF 和 TLD 跟踪算法在跟踪过程中像素点的变化对比第44-45页
     ·TLD+NNMF 和 TLD 跟踪算法在遮挡情况下的跟踪性能对比第45-47页
     ·TLD+NNMF 和 TLD 跟踪算法在光照干扰下的跟踪性能对比第47-48页
   ·本章总结第48-49页
第四章 TLD 算法中检测模块和综合模块的研究第49-65页
   ·检测模块算法分析第49-50页
     ·基于 Kalman 滤波算法的 TLD 检测算法设计第50页
   ·基于 Kalman 滤波的检测器算法第50-57页
     ·目标跟踪中 Kalman 滤波算法的应用第50-52页
     ·TLD+KM 的算法描述第52-54页
     ·TLD+KM 和 TLD 跟踪算法在跟踪精度和跟踪时间上的对比第54-57页
   ·综合模块算法分析第57-63页
     ·TLD 综合模块的算法设计第58页
     ·TLD 综合模块的算法改进第58-61页
     ·TLD+IM 和 TLD 跟踪算法在相似干扰下的跟踪性能对比第61-63页
   ·本章总结第63-65页
第五章 算法综合性能评估第65-79页
   ·TLD+NKI 算法、TLD 算法与粒子滤波算法的性能对比第65-68页
     ·TLD+NKI、TLD 和 PF 算法跟踪精度的比较第67-68页
     ·TLD+NKI、TLD 和 PF 算法跟踪时间的比较第68页
   ·TLD+NKI 跟踪算法在具体场景中的性能测试第68-77页
     ·简单场景下的目标跟踪性能测试第69-70页
     ·反复遮挡下的目标跟踪性能测试第70-71页
     ·躯体形变下的目标跟踪性能测试第71-72页
     ·相似干扰目标形变下的目标跟踪性能测试第72-73页
     ·曲线运动反复遮挡下的目标跟踪性能测试第73-74页
     ·光照变化相似干扰下的目标跟踪性能测试第74-76页
     ·高速移动光照干扰下目标跟踪性能测试第76-77页
   ·本章总结第77-79页
第六章 总结与展望第79-83页
   ·总结第79-80页
   ·展望第80-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-89页

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