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视频图像目标再识别跟踪算法的研究与应用

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

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