基于TLD的视频目标跟踪算法研究及改进
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 图像目标跟踪方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 目标跟踪相关理论 | 第17-25页 |
| 2.1 目标模型 | 第17-18页 |
| 2.2 相似性度量 | 第18-19页 |
| 2.3 机器学习概述 | 第19-20页 |
| 2.4 分类器概述 | 第20-23页 |
| 2.4.1 基本分类器 | 第20-21页 |
| 2.4.2 集成分类器 | 第21-23页 |
| 2.4.3 分类器性能评估 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 TLD跟踪算法原理研究 | 第25-45页 |
| 3.1 跟踪模块 | 第26-30页 |
| 3.1.1 LK光流法运动估计 | 第26-27页 |
| 3.1.2 跟踪误差测量 | 第27-29页 |
| 3.1.3 跟踪算法流程 | 第29-30页 |
| 3.2 检测模块 | 第30-39页 |
| 3.2.1 方差滤波器 | 第31-33页 |
| 3.2.2 集成分类器 | 第33-36页 |
| 3.2.3 模板匹配 | 第36-39页 |
| 3.2.4 检测算法流程 | 第39页 |
| 3.3 综合与学习 | 第39-43页 |
| 3.3.1 结果综合 | 第40页 |
| 3.3.2 P/N学习 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 TLD算法改进研究 | 第45-57页 |
| 4.1 感知哈希算法 | 第45-48页 |
| 4.1.1 算法简介 | 第45-47页 |
| 4.1.2 实验结果 | 第47-48页 |
| 4.2 卡尔曼滤波算法 | 第48-54页 |
| 4.2.1 算法简介 | 第49-51页 |
| 4.2.2 TLD算法改进 | 第51-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-57页 |
| 第5章 结果分析 | 第57-63页 |
| 5.1 视频序列与评估标准 | 第57-58页 |
| 5.2 跟踪效果分析 | 第58-62页 |
| 5.2.1 抗遮挡能力分析 | 第59-60页 |
| 5.2.2 抗目标形变分析 | 第60-62页 |
| 5.3 实时性分析 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
