基于稀疏表示的多源目标融合跟踪方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究状况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 目标跟踪研究状况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 红外与可见光融合跟踪研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 目标跟踪基础 | 第14-22页 |
| 2.1 目标跟踪的基本流程 | 第14-18页 |
| 2.1.1 特征提取 | 第14-15页 |
| 2.1.2 目标建模 | 第15-17页 |
| 2.1.3 搜索机制 | 第17页 |
| 2.1.4 目标模型更新 | 第17-18页 |
| 2.2 粒子滤波理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 贝叶斯估计的目标跟踪框架 | 第18-19页 |
| 2.2.2 重要性采样 | 第19-20页 |
| 2.3 稀疏表示 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于稀疏表示与L1-APG的多源目标跟踪 | 第22-34页 |
| 3.1 APG算法 | 第22-24页 |
| 3.2 基于APG算法的L1实时融合跟踪器 | 第24-26页 |
| 3.2.1 红外与可见光目标的联合稀疏表示 | 第24-25页 |
| 3.2.2 用APG解L1问题 | 第25-26页 |
| 3.3 有效粒子重采样 | 第26-28页 |
| 3.3.1 最小二乘边界 | 第26-27页 |
| 3.3.2 有界粒子重采样 | 第27-28页 |
| 3.4 模板更新 | 第28-29页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第29-33页 |
| 3.5.1 定性分析 | 第29-31页 |
| 3.5.2 定量比较 | 第31-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于遮挡检测的多源目标跟踪 | 第34-44页 |
| 4.1 扩展的粒子滤波框架 | 第35页 |
| 4.2 扩展的红外与可见光目标稀疏表示 | 第35-36页 |
| 4.3 遮挡检测 | 第36-38页 |
| 4.4 使用协同学习更新参考模型 | 第38-39页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第39-43页 |
| 4.5.1 定性分析 | 第39-41页 |
| 4.5.2 定量比较 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 本文总结 | 第44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士期间的科研情况 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
