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基于均值偏移算法的运动目标跟踪技术的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-22页
   ·课题来源第10页
   ·研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状分析第11-20页
     ·目标检测第12-15页
     ·目标跟踪第15-18页
     ·存在的问题第18-20页
   ·研究内容第20页
   ·论文的创新点第20-21页
   ·论文结构的安排第21-22页
第二章 MEAN SHIFT基本理论的研究第22-52页
   ·引言第22页
   ·密度估计理论第22-28页
     ·参数密度估计第22-24页
     ·无参数密度估计第24-28页
   ·mean shift算法的理论研究第28-34页
     ·mean shift算法第28-29页
     ·mean shift算法的研究现状第29-33页
     ·mean shift算法的优势第33-34页
   ·mean shift算法的收敛性分析第34-39页
     ·mean shift算法的收敛性第34-37页
     ·结果讨论第37-39页
   ·mean shift算法的收敛速度分析第39-46页
     ·mean shift算法的收敛速度第40-45页
     ·实验分析第45-46页
   ·加速mean shift算法第46-51页
     ·加速mean shift算法第46-47页
     ·实验结果第47-51页
   ·小结第51-52页
第三章 目标检测技术的研究第52-66页
   ·引言第52页
   ·概率框架下目标检测的研究背景第52-54页
   ·最大后验概率方法第54-55页
   ·概率模型第55-57页
     ·条件概率模型第55-56页
     ·标记转移概率模型第56页
     ·观察模型第56-57页
   ·最大后验概率目标检测方法的实现第57-59页
     ·概率模型参数的选择第57页
     ·全局运动估计第57-58页
     ·初始化状态的确定第58-59页
   ·实验结果及分析第59-62页
     ·实验结果第59-60页
     ·检测方法的评价第60-62页
     ·边缘检测的影响第62页
   ·目标分割第62-65页
     ·模糊嫡聚类第63-64页
     ·实验结果第64-65页
   ·小结第65-66页
第四章 基于MEAN SHIFT的目标跟踪技术研究第66-92页
   ·引言第66页
   ·研究背景第66-71页
     ·mean shift跟踪方法第66-69页
     ·研究概况第69-70页
     ·跟踪性能的影响因素第70-71页
   ·基于模糊核直方图的跟踪方法第71-82页
     ·模糊核直方图第71-75页
     ·跟踪方法的实施第75-76页
     ·实验结果及分析第76-82页
   ·目标跟踪中巴氏系数误差的分析及消除方法第82-91页
     ·系数误差分析第82-84页
     ·目标跟踪方法第84-86页
     ·收敛性分析第86-88页
     ·实验及分析第88-91页
   ·小结第91-92页
第五章 融合MEAN SHIFT和自适应粒子滤波的目标跟踪技术研究第92-118页
   ·引言第92页
   ·一般的粒子滤波算法第92-97页
     ·系统模型第92-93页
     ·SIS粒子滤波算法第93-94页
     ·基于粒子滤波的目标跟踪算法第94-97页
   ·目标跟踪的自适应粒子滤波方法第97-107页
     ·运动信息的提取第98页
     ·系统模型第98页
     ·融合运动信息的粒子滤波算法第98-99页
     ·实验结果及分析第99-102页
     ·自适应模型的选择第102-104页
     ·实验结果第104-107页
   ·基于mean shift的自适应粒子滤波方法第107-111页
     ·研究状况第107-108页
     ·基于mean shift的自适应粒子滤波方法第108-110页
     ·实验结果及比较分析第110-111页
   ·机器人平台的实验第111-116页
     ·实验环境第111-112页
     ·实验过程第112-116页
     ·实验结果第116页
   ·小结第116-118页
第六章 总结与展望第118-120页
   ·论文工作总结第118-119页
   ·进一步的研究方向第119页
   ·结束语第119-120页
参考文献第120-134页
致谢第134-135页
攻读博士学位期间主要的研究成果第135-136页

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