基于自适应权重的多特征通道目标跟踪
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状与技术 | 第9-14页 |
| 1.2.1 特征提取 | 第10-11页 |
| 1.2.2 运动模型 | 第11-12页 |
| 1.2.3 观测模型 | 第12-13页 |
| 1.2.4 模型更新 | 第13-14页 |
| 1.3 目标跟踪技术的难点 | 第14页 |
| 1.4 本文工作与结构 | 第14-17页 |
| 1.4.1 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第15-17页 |
| 2 相关理论及算法 | 第17-26页 |
| 2.1 颜色信息的贡献 | 第17页 |
| 2.2 方向梯度直方图 | 第17-19页 |
| 2.3 利用循环结构的跟踪算法 | 第19-22页 |
| 2.4 利用空间上下文信息的跟踪算法 | 第22-24页 |
| 2.5 评价视频库Benchmark | 第24-26页 |
| 3 基于自适应权重的多特征通道目标跟踪 | 第26-41页 |
| 3.1 算法的动机和框架 | 第26页 |
| 3.2 问题建模 | 第26-32页 |
| 3.2.1 外观模型 | 第28页 |
| 3.2.2 空间模型 | 第28-32页 |
| 3.2.3 置信图 | 第32页 |
| 3.3 基于元胞自动机的更新机制 | 第32-38页 |
| 3.3.1 元胞自动机的介绍 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于元胞自动机的更新 | 第34-38页 |
| 3.4 融合机制 | 第38-41页 |
| 4 研究实验 | 第41-51页 |
| 4.1 定量评价 | 第41-45页 |
| 4.2 定性评价 | 第45-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
