基于像素点特征学习的目标跟踪算法

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基于像素点特征学习的目标跟踪算法
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第7-14页
  1.1 研究目的和意义第7-8页
  1.2 国内外研究现状第8-12页
  1.3 论文主要研究内容第12-14页
第二章 目标跟踪算法的理论基础第14-26页
  2.1 感知机第14-18页
    2.1.1 感知机模型第14页
    2.1.2 感知机的学习策略第14-15页
    2.1.3 感知机学习算法的原始形式第15-16页
    2.1.4 感知机学习算法的收敛性第16-18页
    2.1.5 感知机学习算法的对偶形式第18页
  2.2 Adaboost提升算法第18-20页
  2.3 均值漂移算法第20页
  2.4 目标跟踪算法的性能评价第20-26页
    2.4.1 常用的测试数据集第21页
    2.4.2 精度和鲁棒性的评价算法第21-23页
    2.4.3 期望平均重叠率第23-24页
    2.4.4 实用性差异和等效滤波操作第24-26页
第三章 基于像素点特征学习的目标跟踪算法第26-37页
  3.1 跟踪算法的基本原理第26-27页
  3.2 初始化阶段第27-34页
    3.2.1 基于像素点特征学习的多感知机模型第27-28页
    3.2.2 灰度统计直方图模型第28-29页
    3.2.3 像素点筛选实验结果与分析第29-34页
  3.3 跟踪阶段第34-37页
    3.3.1 基于直方图特征的均值漂移算法第34-36页
    3.3.2 尺度估计和模型更新第36-37页
第四章 实验结果与分析第37-42页
  4.1 像素点分类实验第37-39页
  4.2 跟踪实验第39-42页
第五章 总结和展望第42-44页
参考文献第44-48页
发表论文和科研情况说明第48-49页
致谢第49页

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