基于均值漂移的动态目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·目标跟踪方法的分类 | 第13-15页 |
| ·基于滤波理论的动态目标跟踪方法 | 第13-14页 |
| ·基于均值漂移的动态目标跟踪方法 | 第14-15页 |
| ·基于偏微分方程的动态目标跟踪方法 | 第15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 均值漂移算法理论 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·密度估计理论 | 第17-22页 |
| ·参数密度估计 | 第18-19页 |
| ·无参密度估计 | 第19-22页 |
| ·均值漂移理论 | 第22-28页 |
| ·多维空间下的核函数 | 第22-24页 |
| ·多维无参密度估计 | 第24页 |
| ·均值漂移向量 | 第24-27页 |
| ·均值漂移算法的收敛性 | 第27-28页 |
| ·均值漂移算法在动态目标跟踪中的应用 | 第28-32页 |
| ·建立目标模型 | 第29页 |
| ·建立候选目标模型 | 第29-30页 |
| ·相似度函数 | 第30-31页 |
| ·跟踪目标定位 | 第31-32页 |
| ·均值漂移算法的流程 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的均值漂移动态目标跟踪算法 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·贝叶斯理论 | 第35-37页 |
| ·基本原理 | 第35-36页 |
| ·贝叶斯信号处理方法 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第37-42页 |
| ·卡尔曼滤波的发展历史 | 第37-38页 |
| ·卡尔曼滤波的基本内容 | 第38-41页 |
| ·卡尔曼滤波的稳定性 | 第41页 |
| ·卡尔曼滤波的特点 | 第41-42页 |
| ·卡尔曼滤波与均值漂移相结合 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-50页 |
| ·目标运动速度过快的情况 | 第45-47页 |
| ·目标被遮挡的情况 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于均值漂移的自适应跟踪算法 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·Bhattacharyya 系数计算 | 第51-53页 |
| ·目标变小时的跟踪算法 | 第53-54页 |
| ·跟踪窗口调整 | 第53页 |
| ·算法流程 | 第53-54页 |
| ·目标不变或者变大时的跟踪算法 | 第54-56页 |
| ·目标形心定位 | 第54页 |
| ·特征点匹配 | 第54-56页 |
| ·算法流程 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·目标变小时的跟踪效果 | 第56-58页 |
| ·目标变大时的跟踪效果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
