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基于在线学习的非特定目标长时间跟踪技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第14-20页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第14页 | | 1.2 国内外目标跟踪研究现状 | 第14-16页 | | 1.2.1 国外目标跟踪研究现状 | 第15页 | | 1.2.2 国内目标跟踪研究现状 | 第15-16页 | | 1.3 TLD跟踪算法的发展与优势 | 第16-17页 | | 1.4 论文主要研究内容 | 第17-18页 | | 1.5 论文结构安排 | 第18-20页 | | 第二章 目标跟踪算法综述 | 第20-28页 | | 2.1 目标跟踪的难点 | 第20-21页 | | 2.1.1 目标的遮挡 | 第20页 | | 2.1.2 复杂背景的干扰 | 第20页 | | 2.1.3 维度转化导致的信息缺失 | 第20-21页 | | 2.1.4 跟踪漂移 | 第21页 | | 2.1.5 跟踪性能评估 | 第21页 | | 2.2 目标跟踪算法的分类 | 第21-23页 | | 2.2.1 基于特征的目标跟踪算法 | 第22页 | | 2.2.2 基于模型的目标跟踪算法 | 第22页 | | 2.2.3 基于区域的目标跟踪算法 | 第22-23页 | | 2.2.4 基于贝叶斯理论的目标跟踪算法 | 第23页 | | 2.3 几种常用的目标跟踪算法 | 第23-27页 | | 2.3.1 均值偏移算法(Mean Shift) | 第23-25页 | | 2.3.2 粒子滤波算法 | 第25页 | | 2.3.3 光流法 | 第25-26页 | | 2.3.4 背景相减法 | 第26-27页 | | 2.4 本章小结 | 第27-28页 | | 第三章 TLD跟踪算法 | 第28-36页 | | 3.1 目标跟踪模块 | 第28-30页 | | 3.1.1 前向-后向误差估计 | 第29页 | | 3.1.2 归一化互相关系数匹配 | 第29-30页 | | 3.2 目标检测模块 | 第30-32页 | | 3.2.1 方差分类器 | 第31页 | | 3.2.2 组合分类器 | 第31-32页 | | 3.2.3 最近邻分类器 | 第32页 | | 3.3 综合模块 | 第32-33页 | | 3.4 学习模块 | 第33-35页 | | 3.5 本章小结 | 第35-36页 | | 第四章 跟踪系统改进方案 | 第36-46页 | | 4.1 在线模板的生成与更新 | 第36-39页 | | 4.1.1 模板更新方法简述 | 第36-37页 | | 4.1.2 初始模板生成 | 第37-38页 | | 4.1.3 基于重叠度的模板更新 | 第38-39页 | | 4.1.4 判断图像块是否重合 | 第39页 | | 4.2 实验分析 | 第39-42页 | | 4.3 模板生成与更新方法改进 | 第42-43页 | | 4.4 检测模块的改进 | 第43-45页 | | 4.5 本章小结 | 第45-46页 | | 第五章 系统实现及性能分析 | 第46-60页 | | 5.1 算法实现 | 第46-49页 | | 5.1.1 图像预处理 | 第46-49页 | | 5.1.2 逐帧处理图像 | 第49页 | | 5.2 实验环境 | 第49-52页 | | 5.3 实验对比分析 | 第52-59页 | | 5.3.1 多次实验取均值 | 第52-55页 | | 5.3.2 固定目标框实验对比 | 第55-59页 | | 5.4 本章小结 | 第59-60页 | | 第六章 结论和展望 | 第60-62页 | | 6.1 结论 | 第60页 | | 6.2 后续工作展望 | 第60-62页 | | 参考文献 | 第62-66页 | | 致谢 | 第66-68页 | | 研究成果及发表的学术论文 | 第68-70页 | | 作者和导师简介 | 第70-72页 | | 附件 | 第72-73页 |
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论文编号BS2619876，这篇论文共73页
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