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基于在线学习的非特定目标长时间跟踪技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14页
    1.2 国内外目标跟踪研究现状第14-16页
        1.2.1 国外目标跟踪研究现状第15页
        1.2.2 国内目标跟踪研究现状第15-16页
    1.3 TLD跟踪算法的发展与优势第16-17页
    1.4 论文主要研究内容第17-18页
    1.5 论文结构安排第18-20页
第二章 目标跟踪算法综述第20-28页
    2.1 目标跟踪的难点第20-21页
        2.1.1 目标的遮挡第20页
        2.1.2 复杂背景的干扰第20页
        2.1.3 维度转化导致的信息缺失第20-21页
        2.1.4 跟踪漂移第21页
        2.1.5 跟踪性能评估第21页
    2.2 目标跟踪算法的分类第21-23页
        2.2.1 基于特征的目标跟踪算法第22页
        2.2.2 基于模型的目标跟踪算法第22页
        2.2.3 基于区域的目标跟踪算法第22-23页
        2.2.4 基于贝叶斯理论的目标跟踪算法第23页
    2.3 几种常用的目标跟踪算法第23-27页
        2.3.1 均值偏移算法(Mean Shift)第23-25页
        2.3.2 粒子滤波算法第25页
        2.3.3 光流法第25-26页
        2.3.4 背景相减法第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 TLD跟踪算法第28-36页
    3.1 目标跟踪模块第28-30页
        3.1.1 前向-后向误差估计第29页
        3.1.2 归一化互相关系数匹配第29-30页
    3.2 目标检测模块第30-32页
        3.2.1 方差分类器第31页
        3.2.2 组合分类器第31-32页
        3.2.3 最近邻分类器第32页
    3.3 综合模块第32-33页
    3.4 学习模块第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 跟踪系统改进方案第36-46页
    4.1 在线模板的生成与更新第36-39页
        4.1.1 模板更新方法简述第36-37页
        4.1.2 初始模板生成第37-38页
        4.1.3 基于重叠度的模板更新第38-39页
        4.1.4 判断图像块是否重合第39页
    4.2 实验分析第39-42页
    4.3 模板生成与更新方法改进第42-43页
    4.4 检测模块的改进第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 系统实现及性能分析第46-60页
    5.1 算法实现第46-49页
        5.1.1 图像预处理第46-49页
        5.1.2 逐帧处理图像第49页
    5.2 实验环境第49-52页
    5.3 实验对比分析第52-59页
        5.3.1 多次实验取均值第52-55页
        5.3.2 固定目标框实验对比第55-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 结论和展望第60-62页
    6.1 结论第60页
    6.2 后续工作展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
研究成果及发表的学术论文第68-70页
作者和导师简介第70-72页
附件第72-73页

 
论文编号BS2619876,这篇论文共73
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