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基于多算法融合的视频目标跟踪方法研究 |
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论文目录 |
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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 |
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