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运动粒子群三维轨迹获取方法研究

中文摘要第1-13页
英文摘要第13-14页
第一章 引言第14-25页
   ·相关工作第16-25页
     ·三维重建方法第16-17页
     ·物体跟踪方法第17-22页
     ·动物行为学的研究方式发展第22-25页
第二章 三维重建理论基础第25-40页
   ·三维重建问题第25-27页
   ·相机的透视投影成像模型第27-32页
     ·从成像平面投影坐标系到图像坐标系的变换-相机的内参第28-30页
     ·从世界坐标系到成像平面投影坐标系-相机的外参第30-32页
   ·相机几何标定的传统方法第32-34页
   ·基于平板的相机几何标定方法第34-38页
   ·从投影点图像坐标重建出场景的三维坐标第38-40页
第三章 基于相对极线运动的动态三维特征点的重建方法第40-58页
   ·相对极线运动原理第41-43页
   ·方法描述第43页
   ·问题的数学建模第43-44页
   ·轨迹间的匹配分数第44-45页
   ·轨迹间立体配对关系的建立第45-47页
   ·实验第47-53页
     ·模拟实验第47-50页
     ·重建非刚体运动的光纤花第50-51页
     ·重建飘动的旗帜第51页
     ·重建手势变换的手第51-53页
   ·讨论第53-56页
   ·本章小节第56-58页
第四章 基于全局优化方法的粒子群三维轨迹获取第58-94页
   ·现有粒子群三维运动轨迹重建方法的所存在的问题第59-61页
   ·粒子群三维轨迹重建问题的数学建模第61-62页
   ·三维轨迹重建的优化框架第62-70页
     ·极线约束第63-64页
     ·编排与观察的一致性第64-65页
     ·运动连贯性第65-70页
   ·目标代价函数与优化方法第70-72页
   ·基于簇的优化方法第72-78页
     ·高维联合分布的Gibbs采样算法第72页
     ·基于Gibbs采样的编排生成第72-74页
     ·基于簇的优化思想第74-75页
     ·配对有向图的简化第75-76页
     ·簇划分算法第76-78页
   ·基于指派排行的优化方法第78-85页
     ·指派问题第78-80页
     ·指派排行问题与Murty算法第80-81页
     ·第一帧的编排初始化第81-83页
     ·后续帧的编排生成第83-85页
   ·编排采样,代价传递与最优编排序列的获取第85-86页
   ·优化框架的概率解释第86-92页
   ·优化目标函数的系数设定第92-94页
第五章 基于全局优化粒子群三维轨迹获取方法的性能测试与实验第94-114页
   ·模拟实验的数据生成第94-97页
   ·测评指标第97-98页
   ·用于比较的方法第98-101页
   ·重建不同物体密度下粒子群三维运动轨迹第101-102页
   ·重建不同运动速度下粒子群三维运动轨迹第102页
   ·重建不同光滑程度的粒子群三维运动轨迹第102-103页
   ·果蝇群三维运动轨迹重建第103-104页
   ·实验总结第104-114页
第六章 总结与展望第114-116页
参考文献第116-124页
攻读博士期间的主要工作第124-125页
致谢第125-126页

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