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基于机器学习的可视目标跟踪研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 可视目标跟踪方法研究现状第8-10页
    1.3 传统目标跟踪方法存在的问题第10-11页
    1.4 主要研究内容及结构安排第11-13页
第二章 基础理论第13-22页
    2.1 基于机器学习的目标跟踪框架第13页
    2.2 机器学习数学模型第13-14页
    2.3 模型求解——凸优化第14-15页
    2.4 图模型第15-17页
    2.5 支持向量机第17-20页
    2.6 深度网络与深度学习第20-21页
    2.7 小结第21-22页
第三章 基于三角剖分与改进SVM分类器的目标跟踪第22-38页
    3.1 引言第22页
    3.2 目标学习模型的研究与改进第22-23页
    3.3 图像预处理第23-27页
        3.3.1 LSD检测直线第23-25页
        3.3.2 构建三角剖分分割目标第25-27页
    3.4 目标特征提取第27-29页
    3.5 训练分类器第29-30页
    3.6 应用于目标跟踪的分类算法改进第30-32页
    3.7 跟踪结果分析第32-35页
    3.8 跟踪算法评价指标第35-37页
    3.9 本章小结第37-38页
第四章 基于深度学习的TLD目标跟踪算法改进第38-61页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 原始TLD算法第39-44页
        4.2.1 跟踪器第39-41页
        4.2.2 检测器第41页
        4.2.3 P-N学习第41-43页
        4.2.4 整合器第43-44页
    4.3 基于深度学习的目标跟踪算法改进第44-49页
        4.3.1 改进跟踪器第46-47页
        4.3.2 加权P-N学习第47-48页
        4.3.3 深度检测器第48-49页
    4.4 多层深度自编码器第49-57页
        4.4.1 深度自编码器网络结构第51-52页
        4.4.2 深度自编码器构建过程第52-53页
        4.4.3 自编码器网络预训练第53-54页
        4.4.4 自编码过程第54-55页
        4.4.5 逐层学习微调第55-57页
    4.5 实验结果第57-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-62页
    5.1 论文总结第61页
    5.2 工作展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-65页
攻读学位期间取得的研究成果第65页

 
 
论文编号BS3016698,这篇论文共65
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