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复杂动态场景下在线视觉目标跟踪算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 论文研究的背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
    1.3 复杂动态场景下在线视觉目标跟踪研究面临的挑战第16-18页
    1.4 本文组织结构和章节安排第18-21页
第2章 目标跟踪基础概述第21-33页
    2.1 目标跟踪技术的基本框架及分类第21-24页
    2.2 目标跟踪相关技术第24-29页
        2.2.1 均值漂移技术第24-26页
        2.2.2 递归贝叶斯滤波技术第26-28页
        2.2.3 稀疏表示理论第28-29页
    2.3 在线视频跟踪的评估准则第29-30页
    2.4 本文算法采用数据库的介绍第30-33页
第3章 基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法第33-53页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 特征池的构造第34-37页
        3.2.1 颜色特征第35页
        3.2.2 金字塔梯度方向直方图特征第35-37页
    3.3 基于特征自适应选择的在线视频跟踪研究第37-44页
        3.3.1 基于仿射变换参数的运动模型的设计第38-39页
        3.3.2 候选样本的生成第39-40页
        3.3.3 基于在线Boosting的观测模型的设计第40-42页
        3.3.4 遮挡检测以及样本集在线更新策略第42-44页
    3.4 实验结果及分析第44-51页
        3.4.1 定性比较结果第44-49页
        3.4.2 定量比较结果第49-51页
        3.4.3 算法的复杂度分析第51页
    3.5 本章小节第51-53页
第4章 基于多表观模型的鲁棒均值漂移跟踪算法第53-75页
    4.1 引言第53-54页
    4.2 基于广义梯度矢量流的均值漂移跟踪算法第54-61页
        4.2.1 目标的表示与定位第54-57页
        4.2.2 广义梯度矢量流特征第57-59页
        4.2.3 基于广义梯度矢量场的在线视频跟踪研究第59-61页
    4.3 基于多表观模型的均值漂移算法第61-66页
        4.3.1 基于稀疏主成分分析的多表观模型的建立第62-65页
        4.3.2 基于多表观模型的目标定位第65-66页
    4.4 实验结果及分析第66-73页
        4.4.1 定性比较结果第66-71页
        4.4.2 定量比较结果第71-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第5章 基于稀疏表达的超像素跟踪算法第75-99页
    5.1 引言第75-77页
    5.2 联合模型的建立第77-78页
    5.3 基于局部信息的判别式模型第78-86页
        5.3.1 SLIC超像素分割技术第78-80页
        5.3.2 基于超像素信息的字典建立第80-82页
        5.3.3 基于加权平均风险的判别式模型的建立第82-86页
    5.4 基于全局信息的产生式模型第86-88页
    5.5 字典更新策略的设计第88-90页
    5.6 实验结果与分析第90-97页
        5.6.1 定性比较结果第90-95页
        5.6.2 定量比较结果第95-97页
    5.7 本章小节第97-99页
第6章 基于局部特征霍夫投票的在线目标跟踪算法第99-115页
    6.1 引言第99-101页
    6.2 基于加权霍夫投票的目标跟踪算法第101-107页
        6.2.1 基于稀疏表示的加权霍夫投票第101-104页
        6.2.2 显著性权重的计算和更新第104-107页
    6.3 码本的更新第107-108页
    6.4 实验结果与分析第108-114页
        6.4.1 定性比较结果第108-112页
        6.4.2 定量比较结果第112-114页
    6.5 本章小节第114-115页
第7章 总结与展望第115-117页
    7.1 总结第115-116页
    7.2 展望第116-117页
参考文献第117-131页
致谢第131-133页
攻读博士期间发表的论文第133-135页
作者简介第135页

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