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多扩展目标跟踪算法的研究及其实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 目标跟踪技术研究历史和现状第15-17页
    1.3 论文主要研究成果与内容安排第17-20页
第二章 扩展目标跟踪算法的理论基础第20-34页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 粒子滤波和粒子流滤波第21页
        2.2.1 粒子滤波算法第21页
        2.2.2 粒子流滤波算法第21页
    2.3 扩展目标跟踪原理及其实现第21-28页
        2.3.1 随机有限集框架下的多目标跟踪第21-23页
        2.3.2 PHD滤波算法第23-25页
        2.3.3 扩展目标PHD算法第25-27页
        2.3.4 基于粒子PHD的扩展目标跟踪方法第27-28页
    2.4 实验仿真与分析第28-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第三章 基于粒子流的多扩展目标跟踪算法第34-46页
    3.1 引言第34页
    3.2 粒子流滤波算法第34-39页
        3.2.1 粒子流滤波原理第34-37页
        3.2.2 粒子流滤波的实现第37-39页
    3.3 基于粒子流的多扩展目标跟踪第39-41页
    3.4 仿真实验与结果分析第41-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第四章 基于粒子强度滤波器的多扩展目标跟踪算法第46-60页
    4.1 引言第46页
    4.2 强度滤波器算法第46-50页
        4.2.1 强度滤波器原理第47-49页
        4.2.2 强度滤波器流程第49-50页
        4.2.3 强度滤波器的粒子实现第50页
    4.3 扩展目标粒子强度滤波器算法第50-55页
        4.3.1 扩展目标粒子强度滤波器概述第50-51页
        4.3.2 扩展目标粒子强度滤波器流程第51-55页
    4.4 仿真实验与结果分析第55-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 基于Mean Shift迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法第60-74页
    5.1 引言第60-61页
    5.2 MS-P-PHD滤波算法第61-65页
        5.2.1 目标跟踪模型第61页
        5.2.2 MS-P-PHD算法流程第61-65页
        5.2.3 算法复杂度说明第65页
    5.3 实验仿真与分析第65-70页
    5.4 MS-P-PHD算法在视频跟踪的应用第70-73页
    5.5 本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
    6.1 总结第74-75页
    6.2 展望第75-76页
参考文献第76-82页
致谢第82-84页
作者简介第84-85页

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