基于修正字典和稀疏概念编码的目标跟踪算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·目标跟踪的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪的研究概述 | 第11-16页 |
| ·简介与方法概述 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究难点 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16页 |
| ·后续章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论背景研究 | 第18-31页 |
| ·粒子滤波理论基础 | 第18-23页 |
| ·目标跟踪与状态空间 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡洛方法与粒子滤波 | 第20-23页 |
| ·基于粒子滤波的运动目标跟踪流程 | 第23-24页 |
| ·稀疏表达理论基础 | 第24-28页 |
| ·稀疏表达理论基础 | 第25页 |
| ·稀疏线性模型 | 第25-27页 |
| ·稀疏分解算法 | 第27-28页 |
| ·基于稀疏编码的运动目标跟踪算法 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于修正字典的目标跟踪算法 | 第31-48页 |
| ·稀疏判别分类器 | 第31-34页 |
| ·修正字典学习 | 第34-37页 |
| ·字典学习的现状 | 第34-35页 |
| ·修正字典 | 第35-36页 |
| ·特征选择 | 第36-37页 |
| ·修正字典可信度 | 第37-39页 |
| ·目标状态估计 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-47页 |
| ·评价标准 | 第40-41页 |
| ·实验数据结果 | 第41-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于稀疏概念编码目标跟踪算法 | 第48-62页 |
| ·稀疏产生式模型 | 第48-50页 |
| ·稀疏概念编码与矩阵分解 | 第50-53页 |
| ·稀疏概念编码与目标跟踪算法 | 第53-56页 |
| ·字典学习与特征提取 | 第53-54页 |
| ·目标状态估计 | 第54-55页 |
| ·算法流程 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-61页 |
| ·算法评价标准 | 第56页 |
| ·实验数据结果 | 第56-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
