基于特征融合的目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究难点分析 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要内容与安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文主要研究工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 目标跟踪算法基础 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 目标跟踪研究的主要思想 | 第18-21页 |
| 2.3 跟踪算法介绍 | 第21-24页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第21-22页 |
| 2.3.2 粒子滤波 | 第22-23页 |
| 2.3.3 均值漂移 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于颜色特征的目标跟踪算法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 目标颜色表征 | 第26-29页 |
| 3.2.1 RGB颜色空间 | 第26-27页 |
| 3.2.2 HSV颜色空间 | 第27-28页 |
| 3.2.3 颜色空间转换 | 第28-29页 |
| 3.3 CAMSHIFT算法的基本原理 | 第29-31页 |
| 3.4 基于颜色特征的目标跟踪 | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于特征融合的目标跟踪算法 | 第36-54页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 粒子滤波算法 | 第37-44页 |
| 4.2.1 贝叶斯估计 | 第37-39页 |
| 4.2.2 蒙特卡洛方法 | 第39-41页 |
| 4.2.3 序贯重要性采样 | 第41-42页 |
| 4.2.4 重要性概率密度函数 | 第42-43页 |
| 4.2.5 粒子重采样 | 第43-44页 |
| 4.3 多特征融合 | 第44-49页 |
| 4.3.1 颜色特征 | 第44-46页 |
| 4.3.2 边缘特征 | 第46-47页 |
| 4.3.3 运动特征 | 第47-48页 |
| 4.3.4 选择性融合机制 | 第48-49页 |
| 4.4 基于特征融合的目标跟踪 | 第49-51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 适应尺度变化的多特征跟踪算法 | 第54-63页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 尺度自适应 | 第54-57页 |
| 5.3 适应尺度变化的目标跟踪 | 第57-60页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第71页 |
