摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-8页 |
1 绪论 | 第8-13页 |
·目标跟踪的研究背景和意义 | 第8-9页 |
·国内外的研究现状 | 第9-10页 |
·目标跟踪的研究类型 | 第9-10页 |
·目标跟踪算法的研究现状 | 第10页 |
·主要研究内容 | 第10-11页 |
·文章组织结构 | 第11-13页 |
2 粒子滤波算法研究 | 第13-25页 |
·最优贝叶斯估计 | 第13-15页 |
·贝叶斯估计原理 | 第13-14页 |
·贝叶斯估计算法 | 第14-15页 |
·蒙特卡罗模拟方法 | 第15页 |
·序贯重要性采样 | 第15-19页 |
·重要性采样 | 第15-17页 |
·序贯重要性采样算法 | 第17-18页 |
·序贯重要性采样算法步骤 | 第18-19页 |
·重采样方法 | 第19-20页 |
·重采样原理 | 第19页 |
·重采样实现步骤 | 第19-20页 |
·粒子滤波算法 | 第20-21页 |
·仿真实验与分析 | 第21-23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
3 基于主动轮廓的粒子滤波跟踪算法 | 第25-37页 |
·主动轮廓简介 | 第25页 |
·主动轮廓模型的基本原理 | 第25-27页 |
·主动轮廓模型的内部能量 | 第26页 |
·主动轮廓模型的外部能量 | 第26-27页 |
·基于主动轮廓模型的模板匹配 | 第27-30页 |
·模板获取 | 第27页 |
·模板匹配 | 第27-29页 |
·模板更新 | 第29页 |
·基于主动轮廓的模板匹配 | 第29-30页 |
·基于主动轮廓的粒子滤波跟踪算法 | 第30-32页 |
·实验结果与分析 | 第32-36页 |
·基于主动轮廓的粒子滤波跟踪过程仿真 | 第32-34页 |
·基于主动轮廓的粒子滤波跟踪仿真 | 第34-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
4 基于团块与 SIFT 特征的再识别算法 | 第37-47页 |
·引言 | 第37页 |
·SIFT 特征提取 | 第37-42页 |
·建立尺度空间 | 第38-39页 |
·检测关键点 | 第39-40页 |
·关键点定位 | 第40-41页 |
·特征点描述符 | 第41页 |
·特征点匹配 | 第41-42页 |
·目标的团块建模 | 第42页 |
·团块与 SIFT 特征结合的目标识别算法 | 第42-44页 |
·团块与 SIFT 特征结合的目标识别算法步骤 | 第42-44页 |
·团块与 SIFT 特征结合的目标识别算法仿真描述 | 第44页 |
·实验仿真与分析 | 第44-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
5 算法应用与分析 | 第47-52页 |
·引言 | 第47页 |
·算法实现 | 第47-49页 |
·实验结果与分析 | 第49-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
6 结论与展望 | 第52-54页 |
·结论 | 第52-53页 |
·展望 | 第53-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
附录 | 第58页 |