改进的粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪技术的发展及面临的难题 | 第11-14页 |
| ·目标跟踪技术的发展 | 第11-13页 |
| ·研究面临的难题 | 第13-14页 |
| ·目标跟踪方法综述 | 第14-18页 |
| ·基于检测的方法 | 第15-16页 |
| ·基于跟踪的方法 | 第16-18页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 均值偏移算法和粒子滤波算法 | 第20-31页 |
| ·均值偏移理论 | 第20-26页 |
| ·均值偏移向量及其扩展 | 第21-22页 |
| ·均值偏移算法的基本步骤 | 第22-23页 |
| ·目标跟踪中的均值偏移向量 | 第23-25页 |
| ·均值偏移算法的优越性 | 第25-26页 |
| ·粒子滤波理论 | 第26-30页 |
| ·基于贝叶斯框架下的跟踪问题 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯滤波的蒙特卡罗实现 | 第27-29页 |
| ·粒子数目N的选取 | 第29页 |
| ·目标跟踪中的粒子滤波实现 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于自适应状态转移的混合跟踪算法 | 第31-37页 |
| ·自适应状态转移模型 | 第32页 |
| ·CPM跟踪过程 | 第32-33页 |
| ·混合跟踪算法步骤 | 第33-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 多特征自适应融合的混合跟踪算法 | 第37-44页 |
| ·多特征自适应融合 | 第38页 |
| ·自适应融合权重的计算 | 第38-39页 |
| ·模板更新机制 | 第39-40页 |
| ·多特征自适应混合跟踪算法实现步骤 | 第40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第51页 |
