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基于多示例模型的目标跟踪方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-8页 | | 目录 | 第8-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-17页 | | ·选题的目的和意义 | 第10-11页 | | ·国内外研究现状 | 第11-12页 | | ·目标跟踪方法分类 | 第12-15页 | | ·本文的研究内容和组织结构 | 第15-17页 | | ·研究内容 | 第15页 | | ·组织结构 | 第15-17页 | | 第二章 跟踪算法综述 | 第17-29页 | | ·引言 | 第17-18页 | | ·AdaBoost 方法 | 第18-20页 | | ·AdaBoost 方法概述 | 第18-19页 | | ·Online AdaBoost 跟踪 | 第19-20页 | | ·本文相关算法概述 | 第20-28页 | | ·多示例学习 | 第20-24页 | | ·分布场 | 第24-27页 | | ·协方差矩阵 | 第27-28页 | | ·本章小结 | 第28-29页 | | 第三章 基于多示例模型和分布场的跟踪 | 第29-42页 | | ·MIL 跟踪和 DF 跟踪方法 | 第29-32页 | | ·MIL 跟踪 | 第29-31页 | | ·DF 跟踪 | 第31-32页 | | ·DF_MIL 跟踪框架 | 第32-35页 | | ·运动模型 | 第33-34页 | | ·初始化目标 | 第34-35页 | | ·特征提取 | 第35页 | | ·DF_MIL 跟踪外观模型 | 第35-38页 | | ·训练弱分类器 | 第35-36页 | | ·训练强分类器 | 第36页 | | ·目标定位 | 第36-37页 | | ·分类器更新 | 第37页 | | ·DF_MIL 的跟踪 | 第37-38页 | | ·实验结果与分析 | 第38-41页 | | ·本章小结 | 第41-42页 | | 第四章 基于多示例模型和协方差矩阵的跟踪 | 第42-49页 | | ·COV_MIL 提出动机 | 第42-43页 | | ·MIL 在 COV_MIL 中的优势 | 第42页 | | ·COV 在 COV_MIL 中的优势 | 第42-43页 | | ·COV_MIL 跟踪框架 | 第43-44页 | | ·COV_MIL 跟踪执行细节 | 第44-45页 | | ·特征提取和训练分类器 | 第44页 | | ·目标定位 | 第44-45页 | | ·COV_MIL 跟踪 | 第45-46页 | | ·实验结果与分析 | 第46-48页 | | ·本章小结 | 第48-49页 | | 第五章 总结与展望 | 第49-51页 | | ·总结 | 第49-50页 | | ·展望 | 第50-51页 | | 参考文献 | 第51-56页 | | 致谢 | 第56-57页 | | 作者简介 | 第57页 |
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论文编号BS2055980，这篇论文共57页
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