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复杂观测条件下的基于粒子滤波的视觉跟踪

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·论文研究背景和意义第11-13页
   ·视觉跟踪的相关技术及其研究进展第13-18页
   ·基于粒子滤波的视觉跟踪的难点第18-19页
   ·本文的研究内容及主要贡献第19-20页
   ·论文的章节安排第20-22页
第二章 复杂场景中的粒子滤波多目标跟踪第22-43页
   ·引言第22-23页
   ·减背景目标提取第23-28页
     ·减背景目标提取的原理与过程第24-25页
     ·背景建模方法简介第25-28页
   ·基于自适应高斯混合模型的目标提取算法第28-33页
     ·背景模型及更新第28-31页
       ·背景颜色空间第28-29页
       ·高斯混合背景模型第29-30页
       ·背景更新第30-31页
     ·运动目标提取第31-33页
       ·像素变化检测第31页
       ·阴影检测第31-32页
       ·运动目标提取第32-33页
   ·基于增强粒子滤波的多目标跟踪第33-38页
     ·单目标跟踪第33-36页
       ·基于概率推断的目标跟踪过程第33-34页
       ·卡尔曼滤波第34页
       ·粒子滤波第34-35页
       ·基于增强粒子滤波的目标跟踪第35-36页
     ·多目标跟踪第36-38页
       ·多目标观测第36-37页
       ·新目标进入场景第37页
       ·目标退出场景第37-38页
       ·遮挡处理第38页
   ·实验结果及讨论第38-41页
   ·本章小结第41-43页
第三章 目标表面变化时的粒子滤波跟踪第43-67页
   ·引言第43-44页
   ·特征空间分析方法第44-49页
     ·概率密度估计第44-47页
       ·核概率密度估计第45页
       ·直方图密度估计第45-47页
     ·均值平移第47-49页
   ·基于不变目标表面模型的视觉跟踪第49-54页
     ·目标的概率密度表面模型第49-51页
     ·相似性度量第51-52页
     ·基于均值平移的视觉跟踪第52-53页
     ·基于不变观测模型的粒子滤波视觉跟踪第53-54页
   ·基于自适应观测模型的粒子滤波视觉跟踪第54-61页
     ·基于均值平移的局部模式搜索第55-56页
     ·自适应目标表面概率模型第56-58页
     ·观测似然第58-59页
     ·遮挡处理第59-60页
     ·基于自适应观测模型的粒子滤波视觉跟踪第60-61页
   ·实验结果及分析第61-65页
   ·本章小结第65-67页
第四章 快速运动目标的粒子滤波跟踪第67-83页
   ·引言第67-69页
   ·传统粒子滤波的采样算法第69-72页
     ·所用的粒子数第69页
     ·序列重要性采样滤波第69-71页
     ·采样重要性重采样滤波第71-72页
   ·基于高斯核粒子滤波的目标跟踪第72-75页
     ·高斯核粒子滤波第72-73页
     ·跟踪算法流程第73-75页
   ·基于遗传进化高斯核粒子滤波的快速目标跟踪第75-78页
     ·遗传算法第75-76页
     ·遗传进化高斯核粒子滤波第76-78页
   ·实验结果及讨论第78-82页
   ·本章小结第82-83页
第五章 复杂情况下的粒子滤波轮廓跟踪第83-103页
   ·引言第83-84页
   ·轮廓线的B样条曲线表达第84-90页
     ·B样条基函数第84-85页
     ·B样条函数的范数和内积第85-87页
     ·B样条参数曲线第87页
     ·控制点向量第87-88页
     ·形状空间第88-89页
     ·B样条参数曲线的内积和范数第89-90页
   ·基于随机方法的轮廓跟踪第90-92页
     ·基于卡尔曼滤波器的视觉轮廓跟踪第90-91页
     ·基于无迹卡尔曼滤波器的视觉轮廓跟踪第91-92页
     ·基于粒子滤波的视觉轮廓跟踪第92页
   ·基于改进粒子滤波的B样条轮廓跟踪第92-97页
     ·运动模型的学习第93-94页
     ·观测模型第94-95页
     ·跟踪算法流程第95-97页
   ·实验结果及讨论第97-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章 总结与展望第103-106页
   ·本文工作总结第103-104页
   ·研究展望第104-106页
参考文献第106-121页
作者攻读博士期间完成的论文第121-123页
致谢第123页

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