基于相关滤波的视频运动目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 目标跟踪研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关滤波跟踪算法概述 | 第18-26页 |
| 2.1 相关滤波跟踪器 | 第18-21页 |
| 2.1.1 相关滤波器原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 核化相关滤波跟踪器 | 第19-21页 |
| 2.2 相关滤波跟踪算法的基本框架 | 第21-25页 |
| 2.2.1 特征表达 | 第22-23页 |
| 2.2.2 模型求解空间 | 第23页 |
| 2.2.3 模型更新策略 | 第23-24页 |
| 2.2.4 尺度自适应估计 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于自适应多特征融合的相关滤波跟踪算法 | 第26-41页 |
| 3.1 多特征目标描述 | 第26-30页 |
| 3.1.1 灰度特征 | 第26-27页 |
| 3.1.2 颜色特征 | 第27-28页 |
| 3.1.3 形状特征 | 第28-29页 |
| 3.1.4 纹理特征 | 第29-30页 |
| 3.2 自适应多特征融合方法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 特征性能表现及融合策略分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 自适应特征融合权重计算 | 第31-32页 |
| 3.3 算法流程 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第34-36页 |
| 3.4.2 与不同特征相关滤波跟踪算法比较 | 第36-38页 |
| 3.4.3 与其他流行跟踪算法比较 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于自适应特征选择的相关滤波跟踪算法 | 第41-52页 |
| 4.1 特征的性能表现分析 | 第41-42页 |
| 4.2 特征选择策略 | 第42-43页 |
| 4.3 目标模型更新策略 | 第43-45页 |
| 4.4 算法流程 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.5.1 实验参数设置 | 第46-47页 |
| 4.5.2 与固定特征的相关滤波跟踪算法比较 | 第47-49页 |
| 4.5.3 与其他流行跟踪算法比较 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 相关滤波跟踪算法中的尺度自适应 | 第52-59页 |
| 5.1 尺度自适应跟踪策略 | 第52-53页 |
| 5.2 多尺度跟踪算法流程 | 第53-54页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 5.3.1 有无尺度预测的相关滤波跟踪算法比较 | 第55-56页 |
| 5.3.2 与其他流行跟踪算法比较 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文情况 | 第67页 |
