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基于多算法融合的视频目标跟踪方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·研究的背景和意义第12-13页
   ·视频目标跟踪的研究现状第13-15页
     ·跟踪算法研究现状第13-15页
     ·目标跟踪的难题第15页
   ·本文的主要工作第15-16页
   ·论文的组织结构第16-18页
第2章 目标跟踪算法第18-33页
   ·引言第18页
   ·视频目标跟踪系统第18-19页
   ·粒子滤波算法第19-26页
     ·贝叶斯估计第20-21页
     ·粒子滤波(PF)第21-25页
     ·粒子滤波算法描述第25-26页
   ·均值漂移算法第26-32页
     ·密度估计第26-28页
     ·均值漂移(MS)第28-32页
     ·均值漂移跟踪算法描述第32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法第33-46页
   ·引言第33-34页
   ·无迹粒子滤波 UPF第34-36页
     ·UPF 的算法思想第34-35页
     ·UPF 跟踪的局限性第35-36页
   ·自适应免疫算法 AIO 的相关定义第36-38页
   ·自适应免疫优化的 Unscented 粒子滤波(AIO-UPF)第38-42页
     ·AIO-UPF 基本思想第38页
     ·AIO-UPF 算法流程第38-41页
     ·AIO-UPF 性能分析第41-42页
   ·实验结果及分析第42-45页
     ·单次跟踪估计的对比第43页
     ·滤波器重要参数对比第43-44页
     ·滤波器性能分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 基于 AIO-UPF 和 MS 的多目标跟踪算法第46-56页
   ·引言第46页
   ·多目标跟踪系统架构第46-47页
   ·多目标数据关联算法第47-50页
     ·基于推理的关联算法第47-49页
     ·目标初始化模块第49页
     ·目标终止模块第49-50页
   ·基于 AIO-UPF 与 MS 的多目标跟踪第50-53页
     ·算法思想第50页
     ·目标遮挡与合并的处理第50-51页
     ·自适应混合滤波算法流程第51-53页
   ·实验结果及分析第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 总结与展望第56-58页
   ·总结第56-57页
   ·展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文第64页

 
 
论文编号BS84107,这篇论文共64
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