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基于多模态视觉数据融合的目标跟踪方法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 多模态目标跟踪的国内外研究现状第14-16页
    1.3 本文的工作与安排第16-18页
第二章 多模态系统搭建和数据集构建第18-23页
    2.1 现有的多模态数据集介绍第18-20页
    2.2 多模态数据采集平台第20-21页
        2.2.1 移动式多模态数据采集平台第20页
        2.2.2 固定式多模态数据采集平台第20-21页
    2.3 多模态数据集第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于模态选择的多模态目标跟踪方法第23-30页
    3.1 相关性滤波算法概述第23-24页
    3.2 基于模态可靠相关度的多模态目标跟踪算法第24-27页
        3.2.1 模态可靠相关度第24-26页
        3.2.2 多模态目标跟踪算法模型第26-27页
    3.3 实验结果与分析第27-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 融合局部和全局信息的多模态协同目标跟踪方法第30-55页
    4.1 稀疏表示模型概述第30-33页
    4.2 基于协同稀疏表示模型的多模态目标跟踪第33-45页
        4.2.1 融合局部和全局信息的结构化稀疏表示模型第33-37页
        4.2.2 基于多模态数据融合的协同稀疏表示模型第37-43页
        4.2.3 基于贝叶斯滤波的多模态目标跟踪第43-45页
    4.3 实验结果与分析第45-53页
        4.3.1 单模态实验结果第46-50页
        4.3.2 多模态实验结果第50-53页
    4.4 本章小结第53-55页
第五章 总结与展望第55-58页
    5.1 论文总结第55-56页
    5.2 工作展望第56-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第65-66页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第66页

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