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基于随机森林的目标跟踪算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-7页
致谢
第7-12页
第一章 绪论
第12-16页
·课题研究背景及意义
第12页
·国内外研究现状
第12-13页
·视频跟踪方法简介
第13-14页
·论文的主要工作和结构
第14-16页
·论文的主要工作
第14-15页
·本文研究内容
第15-16页
第二章 随机森林算法理论综述
第16-24页
·引言
第16页
·决策树及相关概念
第16-19页
·决策树算法
第16-17页
·决策属性的选择
第17-18页
·决策树的剪枝
第18-19页
·随机森林算法
第19-23页
·随机森林的理论基础
第19-22页
·极端随机森林与在线随机森林
第22页
·霍夫森林算法
第22-23页
·小结
第23-24页
第三章 基于随机森林的跟踪算法
第24-50页
·引言
第24页
·基于带权重的在线随机森林的整体协同跟踪框架
第24-39页
·协同训练跟踪方法
第24-26页
·带权重的在线随机森林
第26-31页
·整体协同跟踪框架
第31-35页
·目标定位及分类器更新
第35-37页
·实验结果
第37-39页
·基于在线霍夫森林的局部跟踪框架
第39-48页
·在线霍夫森林
第39-43页
·局部跟踪框架
第43-46页
·目标定位及更新机制
第46-47页
·实验结果
第47-48页
·小结
第48-50页
第四章 结合整体与局部的跟踪算法
第50-61页
·整体与局部结合跟踪引入的动机
第50-51页
·整体跟踪的优点与缺点
第50页
·局部跟踪的优点与缺点
第50-51页
·整体与局部结合的跟踪框架
第51-55页
·跟踪流程
第52-53页
·初始化过程与特征提取
第53页
·目标定位及更新机制
第53-55页
·实验结果与分析
第55-60页
·小结
第60-61页
第五章 总结与展望
第61-63页
·论文工作总结
第61-62页
·未来的工作与展望
第62-63页
参考文献
第63-67页
攻读硕士学位期间发表论文及参与项目
第67-69页
论文编号
BS2071377
,这篇论文共
69
页
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24.15
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