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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--复杂场景下基于自适应分块的多目标跟踪方法研究
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复杂场景下基于自适应分块的多目标跟踪方法研究
 
     论文目录
 
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题研究的背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 基于数据驱动的目标跟踪方法第15-16页
        1.2.2 基于模型驱动的目标跟踪方法第16-17页
    1.3 多目标跟踪的技术难点第17-18页
    1.4 论文主要研究内容及章节安排第18-21页
第二章 多目标跟踪基本理论第21-33页
    2.1 引言第21页
    2.2 基于贝叶斯滤波的跟踪算法第21-28页
        2.2.1 贝叶斯滤波理论第21-23页
        2.2.2 卡尔曼滤波第23-24页
        2.2.3 粒子滤波第24-28页
    2.3 均值漂移算法第28-31页
        2.3.1 无参核密度估计第28-29页
        2.3.2 均值漂移向量第29-31页
    2.4 模糊C均值聚类算法第31-32页
        2.4.1 模糊C均值聚类原理第31-32页
        2.4.2 模糊C均值聚类步骤第32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于自适应分块的多目标跟踪第33-43页
    3.1 引言第33页
    3.2 自适应分块目标模型建立第33-36页
        3.2.1 目标分块方法第33-35页
        3.2.2 基于灰度投影的自适应分块第35-36页
    3.3 基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪框架第36-37页
    3.4 基于子块融合的粒子权重计算第37-38页
    3.5 实验结果及分析第38-42页
        3.5.1 PETS09-S2L1视频序列多目标跟踪结果第38-40页
        3.5.2 White视频序列多目标跟踪结果第40-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 基于自适应分块的多特征融合多目标跟踪第43-57页
    4.1 引言第43页
    4.2 目标特征的选取第43-46页
        4.2.1 颜色直方图特征第44-45页
        4.2.2 方向梯度直方图特征第45-46页
    4.3 基于自适应分块的多特征融合第46-49页
        4.3.1 多特征融合策略第46-48页
        4.3.2 基于自适应分块多特征融合的目标模型第48-49页
        4.3.3 基于自适应分块多特征融合的粒子权重计算第49页
    4.4 融入粒子空间信息的子块权重更新第49-50页
    4.5 特征模型更新第50-52页
        4.5.1 特征模型更新的必要性第50-51页
        4.5.2 特征模型更新策略第51-52页
    4.6 实验结果及分析第52-56页
        4.6.1 相似目标相互遮挡情况下的多目标跟踪结果第52-54页
        4.6.2 遮挡情况下的子块权重变化情况第54页
        4.6.3 目标形变情况下的多目标跟踪结果第54-56页
    4.7 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
    5.1 本文工作总结第57-58页
    5.2 未来研究展望第58-59页
参考文献第59-65页
致谢第65-67页
攻读学位期间发表的学术论文第67-69页
攻读学位期参与的科研项目第69-70页
学位论文评阅及答辩情况表第70页

 
 
论文编号BS2507118,这篇论文共70
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