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基于外观特征和距离测度学习的无重叠视域目标匹配技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 研究存在的问题第15页
    1.4 本文的主要工作与结构安排第15-18页
第二章 无重叠视域目标匹配相关技术第18-29页
    2.1 智能视频监控系统第18-19页
    2.2 单摄像机目标跟踪第19-21页
        2.2.1 基于点的目标跟踪第19-20页
        2.2.2 基于核的目标跟踪第20页
        2.2.3 基于轮廓的目标跟踪第20-21页
        2.2.4 基于小波域的目标跟踪第21页
    2.3 无重叠视域的目标跟踪技术第21-27页
        2.3.1 基于外观特征的目标匹配第22-24页
        2.3.2 基于时空特征的目标匹配第24-25页
        2.3.3 基于特征融合的目标匹配第25-26页
        2.3.4 基于学习方法的目标匹配第26-27页
    2.4 本文研究的问题和思路第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于外观特征的匹配技术研究第29-49页
    3.1 引言第29页
    3.2 亮度转换函数第29-32页
        3.2.1 影响颜色失真的因素第29-30页
        3.2.2 亮度转换函数概述第30-31页
        3.2.3 亮度转换函数空间第31-32页
    3.3 基于概率主成分分析的亮度转换函数第32-35页
        3.3.1 亮度转换函数的建立第33-34页
        3.3.2 对亮度转换函数空间进行概率主成分分析第34-35页
    3.4 基于混合概率主成分分析的亮度转换函数第35-41页
        3.4.1 概率主成分分析的局限性第35-36页
        3.4.2 混合概率主成分分析第36-37页
        3.4.3 基于混合概率主成分分析的亮度转换方法第37-38页
        3.4.4 混合概率主成分分析与主颜色谱直方图相结合第38-41页
    3.5 使用颜色特征和局部特征构造特征向量第41-47页
        3.5.1 改进的主颜色谱直方图第41-42页
        3.5.2 颜色直方图第42-43页
        3.5.3 提取局部特征第43-46页
        3.5.4 构造特征向量第46-47页
    3.6 本章小结第47-49页
第四章 基于距离测度学习的匹配技术第49-60页
    4.1 引言第49页
    4.2 特征向量的距离测度学习算法第49-54页
        4.2.1 距离测度学习一般框架第49-51页
        4.2.2 基于 DCA 的距离测度学习第51-54页
        4.2.3 使用距离测度学习的方法进行目标匹配第54页
    4.3 基于信息熵改进特征向量距离测度学习算法第54-57页
        4.3.1 基于信息熵构造特征权重第55-56页
        4.3.2 计算复杂度分析第56-57页
        4.3.3 基于信息熵的目标匹配第57页
    4.4 融合特征向量距离测度和亮度转换函数的目标匹配算法第57-59页
        4.4.1 算法流程图第57-58页
        4.4.2 目标匹配过程第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 实验结果与分析第60-76页
    5.1 实验环境第60页
    5.2 基于混合概率主成分分析的亮度转换函数实验分析第60-64页
        5.2.1 实验设计第60-61页
        5.2.2 实验结果对比第61-63页
        5.2.3 实验结果分析第63-64页
    5.3 基于改进的颜色特征和局部特征融合算法的实验分析第64-70页
        5.3.1 实验设计第64-65页
        5.3.2 实验结果对比第65-69页
        5.3.3 实验结果分析第69-70页
    5.4 基于信息熵改进特征向量距离测度学习算法的实验分析第70-73页
        5.4.1 实验设计第70页
        5.4.2 实验结果对比第70-72页
        5.4.3 实验结果分析第72-73页
    5.5 融合特征向量距离测度和亮度转换函数算法的实验分析第73-75页
        5.5.1 实验设计第73页
        5.5.2 实验结果对比第73-74页
        5.5.3 实验结果分析第74-75页
    5.6 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 总结第76-77页
    6.2 展望第77-78页
参考文献第78-81页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第81-82页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第82-83页
致谢第83页

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