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分布式多视角目标跟踪算法研究

目录第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-11页
第1章 绪论第11-24页
   ·分布式多视角目标跟踪简介第11-13页
   ·研究现状第13-14页
   ·研究目的及意义第14-17页
     ·理论研究价值第14-16页
     ·应用价值第16-17页
   ·主要工作第17-19页
     ·视角内视频处理算法第17-18页
     ·视角间信息融合算法第18-19页
   ·数学基础第19-24页
     ·贝叶斯序列滤波第19-20页
     ·粒子滤波器第20-21页
     ·变分近似法第21-24页
第2章 超复数相位相关算法第24-36页
   ·概述第24-25页
   ·超复数相位相关算法第25-29页
     ·超复数运算法则及超复数傅立叶变换第25-26页
     ·改进的超复数相位相关算法第26-27页
     ·超复数相位相关系数矩阵与位移关系的闭合表达式第27-28页
     ·计算量分析第28-29页
   ·彩色图像配准算法第29-31页
   ·实验结果第31-35页
     ·计算量比较第31-32页
     ·亚像素位移估计仿真第32-35页
   ·小结第35-36页
第3章 遮挡鲁棒的单视角目标跟踪算法第36-55页
   ·概述第36-37页
   ·单视角目标跟踪算法第37-43页
     ·算法的基本思路及概率模型第37-38页
     ·联合后验概率的递推公式第38-39页
     ·基于变分近似的迭代算法第39-43页
   ·状态转移模型及观测模型第43-45页
     ·状态转移模型第43-44页
     ·观测模型第44-45页
   ·实验结果第45-52页
     ·实验条件第45页
     ·跟踪性能分析第45-51页
     ·参数设置对跟踪性能的影响第51-52页
   ·小结第52-55页
第4章 分布式多视角单目标跟踪算法第55-69页
   ·概述第55-56页
   ·多视角单目标跟踪的概率框架第56-61页
     ·多视角单目标跟踪问题的建模第56页
     ·联合后验概率的近似分解第56-59页
     ·本地似然函数建模第59页
     ·势函数建模第59-60页
     ·自适应的搜索空间第60-61页
   ·基于消息传递的分布式算法第61-62页
   ·实验结果第62-68页
     ·实验条件第62-63页
     ·实验结果第63-67页
     ·性能分析第67-68页
   ·小结第68-69页
第5章 分布式多视角多目标跟踪算法第69-89页
   ·概述第69-70页
   ·多视角多目标跟踪的概率框架第70-76页
     ·多视角多目标跟踪问题的建模第70-71页
     ·联合后验概率的近似分解第71-76页
     ·特例:多视角单目标跟踪第76页
   ·似然函数建模第76-78页
     ·P(y_(t,i)~n|x_(t,i)~n)模型第76页
     ·P(y_(t,i)~(m,n)|x_(t,i)~m,x_(t,i)~n)建模第76-77页
     ·P(x_(t,i)~n|x_(t,3d)~n)建模第77-78页
   ·分布式消息传递机制第78-79页
   ·实验结果第79-86页
     ·实验条件第79-80页
     ·实验结果第80-86页
   ·小结第86-89页
第6章 分布式非同步视角目标跟踪算法第89-108页
   ·概述第89页
   ·分布式数据融合的概率框架第89-94页
     ·符号表示和问题建模第89-91页
     ·分布式粒子滤波跟踪第91-92页
     ·算法示意图第92-93页
     ·自适应观测模型第93-94页
   ·自适应状态转移模型第94-98页
     ·混合模型第94-96页
     ·动态调整模型参数第96-97页
     ·讨论第97-98页
   ·网络延时处理第98-99页
   ·实验结果第99-106页
     ·遮挡鲁棒性实验第100-104页
     ·延时鲁棒性实验第104页
     ·故障鲁棒性实验第104-105页
     ·实时性实验第105-106页
   ·小结第106-108页
第7章 总结与展望第108-110页
参考文献第110-119页
致谢第119-120页
攻读博士学位期间主要研究成果第120-121页

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