基于动态协同图的多模态目标跟踪
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于吸收马尔科夫的目标跟踪 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18-21页 |
| 2.1.1 局部图像块特征表达 | 第19-20页 |
| 2.1.2 结构化跟踪框架 | 第20-21页 |
| 2.2 基于吸收马尔科夫的权重自适应计算 | 第21-25页 |
| 2.2.1 图模型构建 | 第21-22页 |
| 2.2.2 种子点优化算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 吸收马尔科夫链自适应求权重 | 第23-25页 |
| 2.3 结构化SVM跟踪模板更新 | 第25-26页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 多模态目标跟踪方法评价基准 | 第30-38页 |
| 3.1 现有多模态数据集介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 多模态数据采集平台系统 | 第31-32页 |
| 3.3 多模态数据集构建 | 第32-37页 |
| 3.3.1 数据集 | 第32-36页 |
| 3.3.2 基准方法 | 第36页 |
| 3.3.3 评价度量 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于动态图学习的多模态目标跟踪 | 第38-54页 |
| 4.1 引言 | 第38-40页 |
| 4.2 相关工作 | 第40-41页 |
| 4.3 多模态结构化SVM跟踪框架 | 第41-42页 |
| 4.3.1 结构化SVM跟踪 | 第41-42页 |
| 4.3.2 多模态特征描述表示 | 第42页 |
| 4.4 动态图模型及其求解 | 第42-48页 |
| 4.4.1 问题建模 | 第43-47页 |
| 4.4.2 模型优化 | 第47-48页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第49-50页 |
| 4.5.2 对比结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5.3 组成成分分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第66页 |
