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基于稀疏表示和非负矩阵分解理论的目标跟踪算法研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第3-4页 | Abstract | 第4-5页 | 第一章 绪论 | 第8-18页 | 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 | 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 | 1.3 目标跟踪技术分类 | 第11-13页 | 1.3.1 基于判别模型的跟踪算法 | 第11-12页 | 1.3.2 基于生成模型的跟踪算法 | 第12-13页 | 1.4 目标跟踪面临的挑战 | 第13-15页 | 1.5 本文主要研究内容和章节安排 | 第15-18页 | 1.5.1 本文主要研究内容 | 第15-16页 | 1.5.2 章节安排 | 第16-18页 | 第二章 基于稀疏表示模型的跟踪算法 | 第18-25页 | 2.1 粒子滤波框架 | 第18-20页 | 2.1.1 粒子滤波基本理论 | 第18-19页 | 2.1.2 仿射变换 | 第19-20页 | 2.2 稀疏表示理论 | 第20-24页 | 2.2.1 稀疏表示的数学模型 | 第20-21页 | 2.2.2 稀疏表示优化算法 | 第21-22页 | 2.2.3 稀疏表示在目标跟踪领域的应用 | 第22-24页 | 2.3 本章小结 | 第24-25页 | 第三章 基于模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪算法 | 第25-38页 | 3.1 引言 | 第25-26页 | 3.2 问题的提出 | 第26-27页 | 3.3 基于模板先验概率和稀疏表示的跟踪方法 | 第27-32页 | 3.3.1 改进的正则化模型 | 第27-28页 | 3.3.2 联合模板先验概率的正则化模型 | 第28-31页 | 3.3.3 模板更新策略 | 第31-32页 | 3.4 实验和讨论 | 第32-37页 | 3.4.1 定性评估 | 第33-35页 | 3.4.2 定量评估 | 第35-37页 | 3.5 本章小结 | 第37-38页 | 第四章 联合平滑和稀疏双约束的增量映射非负矩阵分解目标跟踪 | 第38-54页 | 4.1 引言 | 第38-39页 | 4.2 非负矩阵分解理论 | 第39-41页 | 4.3 增量映射非负矩阵分解 | 第41-42页 | 4.4 稀疏和平滑双约束下的目标跟踪方法 | 第42-46页 | 4.4.1 目标函数 | 第42-43页 | 4.4.2 基矩阵的乘性更新规则 | 第43-44页 | 4.4.3 目标表示模型 | 第44-45页 | 4.4.4 观测模型 | 第45-46页 | 4.4.5 跟踪算法步骤 | 第46页 | 4.5 实验和讨论 | 第46-53页 | 4.5.1 定性评估 | 第47-49页 | 4.5.2 定量评估 | 第49-53页 | 4.6 本章小结 | 第53-54页 | 第五章 总结与展望 | 第54-56页 | 5.1 总结 | 第54-55页 | 5.2 未来研究计划 | 第55-56页 | 参考文献 | 第56-63页 | 图表索引 | 第63-64页 | List of Figures and Tables | 第64-65页 | 致谢 | 第65-66页 | 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
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