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基于核相关滤波器的尺度自适应视觉目标跟踪

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基于核相关滤波器的尺度自适应视觉目标跟踪
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-18页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 基于表征方式的方法第11页
    1.2.2 基于全局模型的方法第11-12页
    1.2.3 基于局部分块模型的方法第12-13页
    1.2.4 基于判别分类的方法第13-15页
  1.3 存在的问题与挑战第15页
  1.4 本文的主要工作及内容安排第15-18页
2 视觉目标跟踪基本框架与理论方法第18-26页
  2.1 引言第18页
  2.2 视觉目标跟踪的基本框架第18-21页
    2.2.1 视觉表征第18-19页
    2.2.2 观测模型第19页
    2.2.3 目标定位第19-20页
    2.2.4 模型更新策略第20-21页
  2.3 基本理论方法第21-23页
    2.3.1 卡尔曼滤波第21-22页
    2.3.2 均值漂移算法第22页
    2.3.3 贝叶斯滤波第22-23页
  2.4 数据集及评价方法第23-25页
    2.4.1 数据集第23-24页
    2.4.2 评价方法第24-25页
  2.5 总结第25-26页
3 基于多特征融合的尺度自适应视觉目标跟踪第26-46页
  3.1 引言第26-27页
  3.2 CSK视觉目标跟踪算法第27-31页
    3.2.1 线性回归第27页
    3.2.2 循环偏移和循环矩阵第27-29页
    3.2.3 检测器的快速训练与检测第29-30页
    3.2.4 核函数矩阵的快速计算第30-31页
  3.3 多特征融合与尺度自适应第31-36页
    3.3.1 颜色与形状特征提取第31-34页
    3.3.2 多特征融合与模型更新第34-35页
    3.3.3 尺度检测算法第35-36页
  3.4 多检测器框架第36-37页
  3.5 基于多特征融合的尺度自适应视觉目标跟踪算法第37-38页
  3.6 实验及结果分析第38-45页
    3.6.1 实验设置第38页
    3.6.2 实验结果第38-39页
    3.6.3 表征对比实验第39页
    3.6.4 基于属性的评估实验第39-41页
    3.6.5 多检测器模型更正实验第41-42页
    3.6.6 定量分析实验第42-45页
  3.7 总结第45-46页
4 基于深度回归网络的尺度自适应视觉目标跟踪第46-59页
  4.1 引言第46-47页
  4.2 CaffeNet模型介绍第47-48页
  4.3 基于深度回归网络的尺度检测算法第48-51页
    4.3.1 尺度检测网络框架第48-49页
    4.3.2 尺度检测网络输入和输出第49页
    4.3.3 运动平滑规律第49-50页
    4.3.4 尺度检测网络训练第50-51页
  4.4 基于深度回归网络的尺度自适应视觉目标跟踪算法第51-52页
  4.5 实验第52-58页
    4.5.1 训练数据集第52-53页
    4.5.2 实验设置第53-54页
    4.5.3 实验结果第54-55页
    4.5.4 基于属性的评估实验第55-56页
    4.5.5 尺度检测性能评估第56-58页
  4.6 总结第58-59页
5 总结与展望第59-61页
  5.1 总结第59-60页
  5.2 展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-68页
附录第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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