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基于TLD的目标跟踪算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
注释表第12-13页
第1章 引言第13-22页
    1.1 研究背景及意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国内外在目标跟踪领域的研究现状第13-14页
        1.2.2 TLD目标跟踪算法的国内外研究进展第14-16页
    1.3 目标跟踪算法概述第16-20页
        1.3.1 目标跟踪所面临的挑战第16-17页
        1.3.2 目标的外观表征方式第17-18页
        1.3.3 目标的特征选择第18-19页
        1.3.4 目标跟踪算法的分类第19-20页
    1.4 论文的主要研究内容与内容安排第20-22页
        1.4.1 本文主要研究内容第20-21页
        1.4.2 本文各章节内容安排第21-22页
第2章 TLD算法的基本理论第22-37页
    2.1 概述第22-23页
    2.2 TLD目标跟踪算法的预备知识第23-25页
        2.2.1 长时目标跟踪第23页
        2.2.2 目标跟踪中常用的数学概念第23-24页
        2.2.3 监督学习与半监督学习第24页
        2.2.4 分类决策树模型第24-25页
    2.3 跟踪模块第25-27页
        2.3.1 中值光流跟踪器中跟踪误差自检测的原理第25-26页
        2.3.2 中值光流跟踪器的实现原理第26-27页
    2.4 学习模块第27-30页
        2.4.1 PN专家第28-29页
        2.4.2 PN学习对分类器性能的影响第29-30页
    2.5 检测模块第30-35页
        2.5.1 图像元方差分类器第31页
        2.5.2 集成分类器第31-34页
        2.5.3 最近邻分类器第34-35页
    2.6 整合模块第35页
    2.7 TLD算法执行流程第35-36页
    2.8 本章小结第36-37页
第3章 一种线性运动下的增强型TLD目标跟踪算法第37-53页
    3.1 引言第37页
    3.2 遮挡问题分析及解决方法第37-39页
    3.3 中值光流跟踪器问题分析及解决方法第39-41页
    3.4 相关理论第41-45页
        3.4.1 Kalman滤波理论第41-44页
        3.4.2 ORB特征检测理论第44-45页
    3.5 算法流程图与执行步骤第45-47页
        3.5.1 算法流程图第45-46页
        3.5.2 算法执行步骤第46-47页
    3.6 算法实现与仿真分析第47-52页
        3.6.1 实验方法第47页
        3.6.2 实验结果与分析第47-52页
    3.7 本章小结第52-53页
第4章 一种基于ViBe的快速TLD目标跟踪算法第53-73页
    4.1 引言第53页
    4.2 TLD目标跟踪算法实时性分析第53-57页
        4.2.1 图像块数量冗余第54-55页
        4.2.2 图像元方差分类器的阈值恒定第55页
        4.2.3 最近邻分类器耗时严重第55-57页
    4.3 TLD目标跟踪算法实时性的改进方法第57-61页
        4.3.1 图像块数量冗余的改进方法第57-59页
        4.3.2 图像元方差分类器的阈值恒定的改进方法第59-60页
        4.3.3 最近邻分类器耗时严重的改进方法第60-61页
    4.4 ViBe背景抽离技术第61-67页
        4.4.1 背景模型的像素分类原理第62-63页
        4.4.2 背景模型的初始化第63-65页
        4.4.3 背景模型的更新策略第65-66页
        4.4.4 背景模型的更新流程第66-67页
    4.5 算法框架图第67-68页
    4.6 算法实现与仿真分析第68-72页
        4.6.1 实验方法第68-69页
        4.6.2 实验结果与分析第69-72页
    4.7 本章小结第72-73页
第5章 总结与展望第73-76页
    5.1 工作总结第73-74页
    5.2 研究展望第74-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第82页

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