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目标跟踪算法的研究与分析

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
英语缩略语表第5-8页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究目标第8页
    1.2 研究内容第8-9页
    1.3 国内外研究现状第9-12页
    1.4 目标跟踪难点第12-13页
    1.5 章节安排第13-14页
第二章 目标跟踪理论基础第14-25页
    2.1 目标表征第14-15页
    2.2 特征选择第15-16页
    2.3 目标跟踪算法介绍第16-24页
        2.3.1 卡尔曼(Kalman)跟踪第16-18页
        2.3.2 Meanshift跟踪第18-20页
        2.3.3 粒子滤波第20-21页
        2.3.4 LK光流跟踪法第21-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 TLD跟踪算法第25-43页
    3.1 TLD简介第25页
    3.2 TLD原理第25-32页
        3.2.1 TLD跟踪第26-27页
        3.2.2 TLD检测第27-28页
        3.2.3 TLD综合第28-29页
        3.2.4 TLD学习第29-32页
    3.3 实验分析第32-39页
        3.3.1 硬件设置第32页
        3.3.2 开发软件简介第32页
        3.3.3 实验数据分析第32-38页
        3.3.4 实验小结第38-39页
    3.4 基于TLD的多目标跟踪算法第39-41页
    3.5 实验设置第41-42页
    3.6 实验结果第42页
    3.7 本章小结第42-43页
第四章 CT算法第43-59页
    4.1 基本原理第43-45页
        4.1.1 压缩感知和随机投影理论第43页
        4.1.2 随机测量矩阵第43-44页
        4.1.3 压缩算法第44页
        4.1.4 贝叶斯分类器第44-45页
        4.1.5 归一化颜色相关(NCC)第45页
    4.2 实验分析第45-54页
        4.2.1 硬件设置第45页
        4.2.2 开发软件简介第45-46页
        4.2.3 实验数据分析第46-53页
        4.2.4 实验小结第53-54页
    4.3 改进算法第54-56页
        4.3.1 基本思想第54-55页
        4.3.2 具体算法第55-56页
    4.4 实验设置第56页
    4.5 实验结果第56-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第64-66页

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