摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-13页 |
·课题研究目的和意义 | 第7-9页 |
·目标跟踪方法研究现状 | 第9-10页 |
·本文研究内容 | 第10-11页 |
·本文组织结构 | 第11-13页 |
第二章 均值平移理论 | 第13-24页 |
·引言 | 第13页 |
·无参密度估计 | 第13-15页 |
·参数密度估计 | 第13-14页 |
·无参密度估计 | 第14-15页 |
·均值平移理论 | 第15-20页 |
·核函数的定义及性质 | 第15-17页 |
·均值平移向量 | 第17-19页 |
·均值平移算法的收敛性 | 第19-20页 |
·均值平移方法在目标跟踪领域中的应用 | 第20-23页 |
·目标模型和候选模型的描述 | 第20-22页 |
·相似度测量函数——Bhattacharyya系数 | 第22页 |
·目标定位 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第三章 改进的自适应尺度目标跟踪算法 | 第24-36页 |
·引言 | 第24-25页 |
·改进的自适应尺度目标跟踪算法 | 第25-30页 |
·特征选取 | 第25-26页 |
·目标模型的描述 | 第26-27页 |
·候选模型 | 第27-28页 |
·相似度函数 | 第28页 |
·目标定位 | 第28-29页 |
·带宽矩阵更新 | 第29-30页 |
·参数滤波 | 第30页 |
·算法流程 | 第30-31页 |
·实验结果与分析 | 第31-35页 |
·实验结果 | 第31-34页 |
·算法分析 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第四章 基于SURF匹配的刚性物体跟踪算法 | 第36-48页 |
·引言 | 第36-37页 |
·基于SURF的特征匹配 | 第37-41页 |
·特征点的检测 | 第37-39页 |
·特征点的描述 | 第39-40页 |
·改进的特征点匹配算法 | 第40-41页 |
·基于SURF匹配的刚性物体跟踪方法 | 第41-43页 |
·算法原理 | 第41-42页 |
·变换参数计算 | 第42-43页 |
·参数滤波 | 第43页 |
·算法流程 | 第43-44页 |
·实验结果和分析 | 第44-47页 |
·实验结果 | 第44-46页 |
·算法分析 | 第46-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第五章 基于改进的目标识别检测的跟踪算法 | 第48-56页 |
·引言 | 第48-49页 |
·基于多分辨率的有监督物体检测算法 | 第49页 |
·基于改进的目标识别检测的跟踪算法 | 第49-50页 |
·基于颜色和梯度方向直方图融合特征的均值平移方法 | 第50-53页 |
·梯度方向直方图 | 第50-51页 |
·目标模型的描述 | 第51-52页 |
·候选模型 | 第52-53页 |
·实验结果和分析 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-56页 |
第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
·全文工作总结 | 第56-57页 |
·未来工作展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-64页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第64-65页 |
致谢 | 第65页 |