|
|
|
|
基于多算法融合的目标跟踪技术研究 |
| |
| 论文目录 |
| |
| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-9页 | | 1 绪论 | 第9-13页 | | ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 | | ·国内外发展现状 | 第10-11页 | | ·目标跟踪技术的难题 | 第11页 | | ·本文主要内容及章节安排 | 第11-12页 | | ·本章小结 | 第12-13页 | | 2 Mean Shift理论 | 第13-28页 | | ·引言 | 第13页 | | ·密度估计概论 | 第13-15页 | | ·参数密度估计 | 第14-15页 | | ·无参密度估计 | 第15页 | | ·mean shift直观描述 | 第15-19页 | | ·mean shift的基本形式 | 第19-20页 | | ·拓展的mean shift | 第20-23页 | | ·核函数 | 第20-22页 | | ·mean shift的拓展形式 | 第22-23页 | | ·mean shift物理含义 | 第23-24页 | | ·概率密度梯度 | 第23-24页 | | ·mean shift算法 | 第24-27页 | | ·mean shift算法步骤 | 第24-25页 | | ·算法收敛性证明 | 第25-27页 | | ·本章小结 | 第27-28页 | | 3 目标跟踪中的mean shift | 第28-37页 | | ·跟踪过程综述 | 第28-29页 | | ·目标模板的选取 | 第29-30页 | | ·当前帧目标模型的选取 | 第30页 | | ·相似性函数 | 第30页 | | ·Bhattacharyya计算 | 第30-33页 | | ·试验结果分析 | 第33-36页 | | ·本章小结 | 第36-37页 | | 4 遮挡问题的处理 | 第37-49页 | | ·mean shift算法的不足之处 | 第37-38页 | | ·融合卡尔曼滤波的mean shift | 第37页 | | ·贝叶斯公式 | 第37-38页 | | ·卡尔曼滤波原理 | 第38-41页 | | ·预测原理论述 | 第38-40页 | | ·算法分析 | 第40-41页 | | ·融合卡尔曼滤波与mean shift算法的目标跟踪 | 第41-45页 | | ·试验结果分析 | 第45-48页 | | ·本章小结 | 第48-49页 | | 5 人脸检测及追踪 | 第49-67页 | | ·AdaBoost原理 | 第49-51页 | | ·级联分类器 | 第50-51页 | | ·矩阵特征 | 第51-54页 | | ·haar特征 | 第51-52页 | | ·矩阵特征个数的计算 | 第52-54页 | | ·积分图 | 第54-57页 | | ·基于积分图计算特征值 | 第55-57页 | | ·级联分类器与检测过程 | 第57-58页 | | ·弱分类器 | 第57-58页 | | ·强分类器 | 第58页 | | ·总体分析 | 第58-63页 | | ·检测过程 | 第63-64页 | | ·实验结果 | 第64-66页 | | ·本章小结 | 第66-67页 | | 6 人脸跟踪 | 第67-74页 | | ·Camshift算法介绍 | 第67-69页 | | ·准确高效的人脸跟踪 | 第69-71页 | | ·实验结果分析 | 第71-73页 | | ·本章小结 | 第73-74页 | | 7 工作总结与展望 | 第74-76页 | | ·本文工作内容 | 第74页 | | ·论文的不足之处 | 第74页 | | ·总结与展望 | 第74-76页 | | 参考文献 | 第76-82页 | | 致谢 | 第82-83页 | | 攻读博士（硕士）期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第83页 |
|
|
|
|
论文编号BS2322734，这篇论文共83页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付29.05元。 直接购买按0.5元/页下载，共需要支付41.5元 。 |
 |
 |
我还不是会员，注册会员！
会员下载更优惠!充值送钱！ |
我只需要这篇，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！ |
|
|
|
版权申明：本目录由www.jylw.com网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。 |
|
|
广告服务