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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于超像素的分块时空上下文视频目标跟踪算法研究
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基于超像素的分块时空上下文视频目标跟踪算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要工作第15页
    1.4 组织结构第15-17页
第2章 视频目标跟踪算法综述第17-27页
    2.1 四种视频目标跟踪理论简述及分析第17-25页
        2.1.1 均值漂移视频目标跟踪的算法分析第17-19页
        2.1.2 粒子滤波视频目标跟踪的算法分析第19-21页
        2.1.3 光流法视频目标跟踪的算法分析第21-22页
        2.1.4 深度学习视频目标跟踪的算法分析第22-24页
        2.1.5 时空上下文视频目标跟踪的算法分析第24-25页
    2.2 视频目标跟踪存在的难题第25-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 时空上下文学习跟踪算法第27-35页
    3.1 时空上下文学习原理第27-30页
        3.1.1 空间上下文模型第27-28页
        3.1.2 上下文先验概率模型第28-29页
        3.1.3 置信图第29页
        3.1.4 空间上下文模型的学习第29-30页
    3.2 时空上下文跟踪第30-31页
        3.2.1 时空上下文模型更新第30-31页
        3.2.2 尺度参数的更新第31页
    3.3 实验结果与分析第31-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于超像素的分块时空上下文目标跟踪第35-53页
    4.1 超像素第35-40页
        4.1.1 超像素分割算法的分类与对比分析第35-38页
        4.1.2 简单线性迭代聚类算法第38-40页
    4.2 基于超像素的分块时空上下文目标跟踪算法第40-45页
        4.2.1 超像素级的目标分块第40-42页
        4.2.2 超像素分块的时空上下文跟踪过程第42-44页
        4.2.3 超像素分块的时空上下文参数更新第44-45页
    4.3 实验结果与分析第45-51页
        4.3.1 定性评价准则与结果分析第45-49页
        4.3.2 定量评价准则与结果分析第49-51页
    4.4 本章小结第51-53页
第5章 总结与展望第53-55页
    5.1 总结第53-54页
    5.2 研究展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页

 
 
论文编号BS2502214,这篇论文共59
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