基于改进的TLD目标跟踪算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 本文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标跟踪的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 目标跟踪概述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 目标跟踪的研究与发展 | 第14-16页 |
| 1.3 存在的问题及本文拟解决的问题 | 第16-20页 |
| 1.3.1 目标跟踪存在的问题 | 第16-18页 |
| 1.3.2 本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 目标跟踪基础算法研究 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 TLD跟踪算法介绍 | 第20-30页 |
| 2.2.1 检测模块介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.2 跟踪模块介绍 | 第25-28页 |
| 2.2.3 学习模块介绍 | 第28-29页 |
| 2.2.4 综合模块介绍 | 第29-30页 |
| 2.3 ORB算法介绍 | 第30-34页 |
| 2.3.1 FAST特征点检测算法 | 第30-32页 |
| 2.3.2 BRIEF特征点描述 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 结合ORB特征点检测的TLD跟踪算法 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 图像预处理 | 第35-41页 |
| 3.2.1 图像增强 | 第35-36页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第36-39页 |
| 3.2.3 调整图像分辨率 | 第39-41页 |
| 3.3 基于L-K光流法的算法研究 | 第41-47页 |
| 3.3.1 Lucas-Kanade光流法原理 | 第41-43页 |
| 3.3.2 基于金字塔分层的L-K光流法 | 第43-46页 |
| 3.3.3 金字塔L-K光流法跟踪结果 | 第46-47页 |
| 3.4 改进TLD目标跟踪算法 | 第47-50页 |
| 3.4.1 已有TLD算法的不足 | 第47页 |
| 3.4.2 结合金字塔LK光流法的跟踪模块 | 第47-48页 |
| 3.4.3 结合ORB特征点的检测模块 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 目标窗口位置预测 | 第51-60页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 基于Kalman滤波器的位置预测 | 第51-53页 |
| 4.2.1 Kalman滤波器介绍 | 第51-52页 |
| 4.2.2 随机线性离散系统的Kalman方程 | 第52-53页 |
| 4.2.3 融入Kalman滤波器的目标区域预测 | 第53页 |
| 4.3 基于马尔可夫模型的运动方向预测 | 第53-56页 |
| 4.3.1 马尔可夫过程介绍 | 第54页 |
| 4.3.2 马尔可夫预测器原理 | 第54-55页 |
| 4.3.3 融入马尔可夫模型的目标方向预测法 | 第55-56页 |
| 4.4 引入预测器机制的TLD算法 | 第56-57页 |
| 4.5 引入马尔可夫方向预测实验结果 | 第57-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 改进TLD算法实验结果与分析 | 第60-74页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 检测系统测试平台搭建 | 第60-62页 |
| 5.2.1 硬件部分 | 第60页 |
| 5.2.2 软件部分 | 第60-62页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第62-73页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第62-64页 |
| 5.3.2 定性分析 | 第64-67页 |
| 5.3.3 定量分析 | 第67-73页 |
| 5.3.4 交通监控系统检测 | 第73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
