基于视觉的运动目标识别与跟踪系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 目标跟踪技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 目标跟踪的主要研究方向 | 第14-16页 |
| 1.4 论文主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于循环内核机制的检测跟踪 | 第18-30页 |
| 2.1 采样策略 | 第18-19页 |
| 2.1.1 稀疏样本策略 | 第18页 |
| 2.1.2 密集样本策略 | 第18-19页 |
| 2.2 密集采样学习 | 第19-24页 |
| 2.2.1 正则风险最小化 | 第19-22页 |
| 2.2.2 轮换矩阵 | 第22-23页 |
| 2.2.3 核矩阵 | 第23页 |
| 2.2.4 核正则化最小二乘法(KRLS) | 第23-24页 |
| 2.2.5 快速检测 | 第24页 |
| 2.3 非线性内核快速计算 | 第24-27页 |
| 2.3.1 快速傅里叶变换 | 第24-26页 |
| 2.3.2 点积内核 | 第26-27页 |
| 2.3.3 径向基函数内核 | 第27页 |
| 2.4 仿真实验 | 第27-29页 |
| 2.4.1 实验结果 | 第28-29页 |
| 2.4.2 算法评估 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于颜色属性的跟踪 | 第30-44页 |
| 3.1 颜色命名 | 第30-36页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第30-31页 |
| 3.1.2 学习数据集 | 第31页 |
| 3.1.3 颜色命名方式 | 第31-32页 |
| 3.1.4 颜色命名算法 | 第32-36页 |
| 3.2 主成分分析 | 第36-39页 |
| 3.2.1 PCA简介 | 第36-37页 |
| 3.2.2 数据表示 | 第37页 |
| 3.2.3 协方差矩阵优化 | 第37-38页 |
| 3.2.4 PCA降维步骤 | 第38-39页 |
| 3.3 自适应颜色属性降维 | 第39-41页 |
| 3.4 颜色特征参数稳健化 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 算法性能评估 | 第44-60页 |
| 4.1 评估平台 | 第44-49页 |
| 4.1.1 参与评估的算法 | 第44-46页 |
| 4.1.2 测试数据集 | 第46-48页 |
| 4.1.3 算法评估指标 | 第48-49页 |
| 4.2 颜色跟踪算法评估 | 第49-58页 |
| 4.2.1 参数更新方案评估 | 第49-50页 |
| 4.2.2 跟踪算法综合评估 | 第50-56页 |
| 4.2.3 跟踪实验效果分析 | 第56-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于视觉的跟踪平台设计 | 第60-76页 |
| 5.1 系统硬件方案设计 | 第60-63页 |
| 5.1.1 系统硬件框架设计 | 第60-61页 |
| 5.1.2 跟踪系统实验平台 | 第61-63页 |
| 5.2 跟踪实验方案设计 | 第63-69页 |
| 5.2.1 无人机模型建立 | 第63-64页 |
| 5.2.2 目标图像预处理 | 第64-67页 |
| 5.2.3 目标状态信息描述 | 第67-68页 |
| 5.2.4 跟踪过程描述 | 第68-69页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第69-75页 |
| 5.3.1 目标跟踪实验分析 | 第69-72页 |
| 5.3.2 干扰条件下的目标跟踪分析 | 第72-75页 |
| 5.4 小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
