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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--判别式目标跟踪中的目标建模及更新方法研究
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判别式目标跟踪中的目标建模及更新方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究的背景和意义第11-12页
    1.2 视频跟踪算法分类第12-14页
        1.2.1 基于区域匹配的视频目标跟踪算法第13页
        1.2.2 基于特征点的视频目标跟踪算法第13页
        1.2.3 基于主动轮廓的视频目标跟踪算法第13-14页
        1.2.4 基于光流法的视频目标跟踪算法第14页
        1.2.5 基于三维立体信息的视频目标跟踪算法第14页
    1.3 视频跟踪中的困难与挑战第14-16页
    1.4 本论文的主要工作及结构安排第16-18页
        1.4.1 论文的主要工作第16页
        1.4.2 本论文的结构布局第16-18页
第二章 相关理论基础知识第18-26页
    2.1 Ensemble tracking算法第18-19页
    2.2 Online Adaboost算法第19页
    2.3 多示例学习跟踪算法第19-21页
        2.3.1 多示例学习跟踪的系统框架第19-20页
        2.3.2 在线多示例boosting第20-21页
    2.4 分布场跟踪算法第21-23页
        2.4.1 分布场表示第21-23页
        2.4.2 基于分布场表示的梯度下降搜索法第23页
    2.5 压缩感知跟踪算法第23-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 改进的多示例学习跟踪外观更新方法第26-33页
    3.1 原始多示例学习跟踪算法中的外观模型第26-27页
    3.2 改进的外观更新方法第27-29页
        3.2.1 两个正态分布的合并分布函数第27-28页
        3.2.2 一个高斯分布函数对合并分布的近似第28-29页
    3.3 实验结果和讨论第29-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 改进多示例学习跟踪的目标表示和特征选择方法第33-45页
    4.1 分类器构建第33页
    4.2 多示例跟踪算法中的分布场外观模型第33-35页
    4.3 基于加权几何均值的多示例分类器第35-38页
    4.4 实验结果和讨论第38-44页
        4.4.1 实验参数设置第39页
        4.4.2 定量比较第39-41页
        4.4.3 定性比较第41-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 改进压缩感知跟踪的特征选择与目标模型更新方法第45-52页
    5.1 特征选择和目标模型更新方法第45-47页
        5.1.1 特征选择第45-46页
        5.1.2 更新机制改进第46-47页
    5.2 实验结果和分析第47-51页
        5.2.1 参数设置第47-48页
        5.2.2 结果对比第48-51页
    5.3 本章小结第51-52页
第六章 结论与展望第52-54页
    6.1 结论第52页
    6.2 研究展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
作者简介第59页

 
 
论文编号BS3680496,这篇论文共59
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