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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于表观判别模型的多目标跟踪研究
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基于表观判别模型的多目标跟踪研究
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 研究现状及发展趋势第14-17页
        1.2.1 研究现状第14-16页
        1.2.2 发展趋势第16-17页
    1.3 本文主要工作第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-19页
第2章 多目标跟踪研究第19-31页
    2.1 预备知识第19-20页
    2.2 多目标跟踪的形式化表达第20-21页
    2.3 多目标跟踪的主要难题第21-22页
    2.4 多目标跟踪分类第22-24页
        2.4.1 按初始化的不同分类第22-23页
        2.4.2 按处理过程的不同分类第23-24页
        2.4.3 从数学的角度分类第24页
    2.5 多目标跟踪的主要模型第24-26页
        2.5.1 表观模型第24-25页
        2.5.2 运动模型第25页
        2.5.3 交互模型第25-26页
        2.5.4 排除模型第26页
        2.5.5 遮挡模型第26页
    2.6 多目标跟踪的性能评价第26-29页
        2.6.1 多目标跟踪的评价指标第26-27页
        2.6.2 多目标跟踪的评价过程第27-29页
    2.7 本章小结第29-31页
第3章 多假设跟踪研究第31-41页
    3.1 算法简介第31页
    3.2 算法分析第31-37页
        3.2.1 假设生成第32-34页
        3.2.2 概率计算第34-37页
    3.3 算法优化第37-40页
        3.3.1 轨迹树第37页
        3.3.2 空间不相交的假设树第37-38页
        3.3.3 k最优假设第38-39页
        3.3.4 假设树修剪第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于表观判别模型的多目标跟踪第41-51页
    4.1 方法概述第41-42页
    4.2 多线索融合的分层多目标跟踪方法第42-49页
        4.2.1 可靠的小段轨迹第42-43页
        4.2.2 表观度量学习第43-45页
        4.2.3 多线索融合策略第45-46页
        4.2.4 小段轨迹多假设跟踪第46-47页
        4.2.5 表观建模和更新策略第47-49页
    4.3 本章小结第49-51页
第5章 实验与分析第51-63页
    5.1 实验环境第51页
    5.2 数据集和基准方法第51-54页
        5.2.1 数据集第51-54页
        5.2.2 基准方法第54页
    5.3 实验设置第54-55页
        5.3.1 先验参数第54-55页
        5.3.2 评估指标第55页
    5.4 结果和分析第55-59页
    5.5 基准测试第59-60页
    5.6 本章小结第60-63页
总结与展望第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目第69-71页
致谢第71-72页

 
 
论文编号BS4032306,这篇论文共72
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