基于序列蒙特卡洛的混合分类器集成跟踪方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 目标跟踪方法 | 第7-9页 |
| 1.2.1 目标跟踪技术研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 基于生成法的目标跟踪 | 第8-9页 |
| 1.2.3 基于判别法的目标跟踪 | 第9页 |
| 1.3 目标表示 | 第9-11页 |
| 1.3.1 基于目标形状的表示方法 | 第10-11页 |
| 1.3.2 基于外观的目标表示法 | 第11页 |
| 1.4 当前目标跟踪技术研究面临的难题 | 第11-13页 |
| 1.5 研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5.1 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.5.2 论文的主要结构 | 第13-14页 |
| 第二章 集成跟踪 | 第14-17页 |
| 2.1 基于检测的跟踪 | 第14页 |
| 2.2 集成跟踪方法 | 第14-15页 |
| 2.3 集成跟踪研究现状 | 第15-16页 |
| 2.4 存在的问题 | 第16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 混合弱分类器集成 | 第17-21页 |
| 3.1 混合型弱分类器设计 | 第17页 |
| 3.2 SVM分类器 | 第17-19页 |
| 3.3 LDM分类器 | 第19-20页 |
| 3.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第四章 基于序列蒙特卡洛方法的集成更新 | 第21-25页 |
| 4.1 集成更新方法研究现状 | 第21页 |
| 4.2 经典SMC方法 | 第21-23页 |
| 4.3 SMC框架下集成分类器的更新 | 第23-24页 |
| 4.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第五章 系统实现 | 第25-30页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第25-26页 |
| 5.2 多尺度样本表示法 | 第26-28页 |
| 5.2.1 HSV特征 | 第26-27页 |
| 5.2.2 HOG特征 | 第27-28页 |
| 5.3 混合型弱分类器的实现 | 第28-29页 |
| 5.4 跟踪算法 | 第29页 |
| 5.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第30-43页 |
| 6.1 实验评价指标 | 第30页 |
| 6.2 实验结果 | 第30-32页 |
| 6.3 与单独采用SVM分类器跟踪结果对比分析 | 第32页 |
| 6.4 与单独采用LDM分类器跟踪结果对比分析 | 第32-33页 |
| 6.5 典型跟踪问题分析 | 第33-42页 |
| 6.5.1 部分遮挡目标跟踪 | 第33-36页 |
| 6.5.2 快速移动目标跟踪 | 第36-39页 |
| 6.5.3 光照变化下的目标跟踪 | 第39-40页 |
| 6.5.4 复杂背景中的目标跟踪 | 第40-42页 |
| 6.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第48页 |
