面向复杂环境的局部稀疏目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 运动目标跟踪研究现状分析 | 第13-18页 |
| 1.2.1 国内外权威学术期刊会议与研究机构 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内外商业公司 | 第15-16页 |
| 1.2.3 目标跟踪主要技术流派 | 第16-18页 |
| 1.3 目标跟踪的基本流程 | 第18-19页 |
| 1.4 目标跟踪的技术难点 | 第19-21页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第21-22页 |
| 1.6 本文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基于稀疏表示的目标跟踪相关基础理论 | 第24-30页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 递归贝叶斯推理 | 第24-26页 |
| 2.3 稀疏表示 | 第26-29页 |
| 2.3.1 引言 | 第26页 |
| 2.3.2 稀疏表示理论 | 第26-27页 |
| 2.3.3 稀疏表示在跟踪上的应用 | 第27-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于权重的局部稀疏表示目标跟踪 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 局部稀疏表示外观模型 | 第30-32页 |
| 3.3 基于权重的局部稀疏表示目标跟踪 | 第32-35页 |
| 3.3.1 算法提出动机 | 第32页 |
| 3.3.2 基于权重的局部稀疏表示外观模型 | 第32-34页 |
| 3.3.3 贝叶斯推断跟踪框架 | 第34页 |
| 3.3.4 模板更新 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-42页 |
| 3.4.1 实验结果定性分析 | 第36-39页 |
| 3.4.2 实验结果定量分析 | 第39-42页 |
| 3.5 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 局部稀疏表示的自适应目标跟踪 | 第43-60页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 融合时间上下文约束的外观模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 时间上下文约束的必要性 | 第44页 |
| 4.2.2 时间上下文约束的数学模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 新模型有效性分析 | 第45-46页 |
| 4.3 模型更新 | 第46-47页 |
| 4.4 联合IPCA与稀疏表示的自适应模板更新 | 第47-49页 |
| 4.4.1 联合IPCA与稀疏表示的模板更新 | 第47-48页 |
| 4.4.2 自适应模板更新 | 第48-49页 |
| 4.5 实验效果分析 | 第49-59页 |
| 4.5.1 实验结果定性分析 | 第50-56页 |
| 4.5.2 实验结果定量分析 | 第56-59页 |
| 4.6 小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文与获得的成果 | 第68-69页 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第69页 |
