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基于稀疏外观模型的红外热成像行人跟踪

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究的背景和意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 主流跟踪框架第12-14页
        1.2.2 红外行人跟踪第14-15页
    1.3 本论文主要工作和各章内容安排第15-17页
第二章 相关技术调研第17-27页
    2.1 红外热成像技术第17-19页
        2.1.1 红外成像技术概述第17页
        2.1.2 红外热成像基本原理第17页
        2.1.3 热红外图像特点第17-19页
    2.2 粒子滤波算法第19-22页
        2.2.1 常用预测滤波算法第19-20页
        2.2.2 粒子滤波算法原理第20-22页
            2.2.2.1 粒子滤波背景第20页
            2.2.2.2 蒙特卡洛模拟第20-21页
            2.2.2.3 序贯重要性采样第21页
            2.2.2.4 序贯重要性重采样第21-22页
    2.3 稀疏编码算法第22-26页
        2.3.1 稀疏编码研究历史第22-23页
        2.3.2 稀疏编码的基本原理第23-24页
        2.3.3 局部约束线形编码第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 稀疏外观模型的行人跟踪算法设计第27-44页
    3.1 引言第27页
    3.2 基于粒子滤波算法的行人跟踪第27-31页
        3.2.1 引言第27-28页
        3.2.2 基于粒子滤波算法的跟踪框架第28-29页
        3.2.3 粒子撒播第29-30页
            3.2.3.1 一般粒子撒播方法第29页
            3.2.3.2 基于置信度评级机制的粒子撒播方法第29-30页
        3.2.4 粒子重采样第30-31页
        3.2.5 粒子多样性增强第31页
    3.3 外观模型第31-38页
        3.3.1 引言第31页
        3.3.2 基于结构信息的局部稀疏外观模型第31-36页
            3.3.2.1 局部稀疏外观模型算法框架第31-33页
            3.3.2.2 局部稀疏外观模型设计第33-34页
            3.3.2.3 两阶段池化第34-36页
        3.3.3 基于结构信息的局部约束稀疏编码模型第36-38页
            3.3.3.1 局部约束稀疏外观模型算法框架第36页
            3.3.3.2 局部约束稀疏外观模型设计第36-38页
    3.4 模型更新第38-43页
        3.4.1 引言第38页
        3.4.2 模型学习算法第38-41页
            3.4.2.1 序列化Karhunen–Loeve算法第38-39页
            3.4.2.2 增量主成分分析算法第39-40页
            3.4.2.3 基于稀疏表示的增量式主成分分析算法第40-41页
        3.4.3 替换策略第41-43页
            3.4.3.1 随机替换策略第41页
            3.4.3.2 阈值替换策略第41-42页
            3.4.3.3 基于置信度的替换策略第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 实验及性能评估第44-59页
    4.1 引言第44页
    4.2 实验平台与数据第44-46页
    4.3 模块实验分析第46-52页
        4.3.1 粒子滤波算法仿真试验分析第46-48页
        4.3.2 稀疏外观模型实验分析第48-51页
        4.3.3 模型更新实验分析第51-52页
    4.4 总体算法实验评估第52-58页
        4.4.1 实验配置和参数第52页
        4.4.2 其他跟踪算法第52-53页
        4.4.3 性能评估第53-58页
            4.4.3.1 定性评估第53-55页
            4.4.3.2 定量评估第55-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59-60页
    5.2 展望第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第65-66页
致谢第66-67页
附件第67页

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