基于判别式表观模型的视觉跟踪算法研究
出版时间:
2022-06
版次:
1
ISBN:
9787564387266
定价:
52.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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视觉跟踪是计算机视觉领域的基础性研究课题之一。随着计算机处理性能、机器学习技术的不断提升，以及摄像机等设备的普及，视觉跟踪技术已广泛应用于军事、监控和安防、智能人机交互、机器人、智能交通等诸多领域，具有重要的研究价值。而众多的应用场景也使视觉跟踪算法面临许多具有挑战性的难点，如背景干扰、遮挡、光照变化等。为此，国内外的学者主要从构建目标的表观模型出发，设计视觉跟踪算法。本著作对表观模型的特征表达和统计建模方法进行了重点研究，针对现有视觉跟踪算法在实时性、鲁棒性、精确性等方面存在的问题，提出了若干基于判别式表观模型的新算法。 1 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 目标跟踪算法研究现状
1．3 视觉跟踪算法中表观模型的研究综述
1．4 研究内容与结构安排
2 基于K近邻和多实例学习的超像素跟踪
2．1 背景知识介绍
2．2 采用KNN的超像素跟踪
2．3 采用MIL的超像素跟踪
2．4 跟踪算法评价指标
2．5 实验结果与分析
3 基于在线随机森林的超像素跟踪
3．1 在线随机回归森林
3．2 采用在线随机回归森林的超像素跟踪
3．3 实验结果及分析
4 采用融合特征的核相关滤波跟踪
4．1 背景知识
4．2 相关滤波跟踪算法的框架
4．3 采用融合特征的KCF
4．4 实验及分析
5 基于分层深度特征的分块跟踪
5．1 背景知识
5．2 卷积神经网络
5．3 基于分层深度特征的跟踪
5．4 实验结果与分析
6 总结与展望
6．1 工作总结
6．2 资料研究展望
参考文献
-
内容简介:
视觉跟踪是计算机视觉领域的基础性研究课题之一。随着计算机处理性能、机器学习技术的不断提升，以及摄像机等设备的普及，视觉跟踪技术已广泛应用于军事、监控和安防、智能人机交互、机器人、智能交通等诸多领域，具有重要的研究价值。而众多的应用场景也使视觉跟踪算法面临许多具有挑战性的难点，如背景干扰、遮挡、光照变化等。为此，国内外的学者主要从构建目标的表观模型出发，设计视觉跟踪算法。本著作对表观模型的特征表达和统计建模方法进行了重点研究，针对现有视觉跟踪算法在实时性、鲁棒性、精确性等方面存在的问题，提出了若干基于判别式表观模型的新算法。
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目录:
1 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 目标跟踪算法研究现状
1．3 视觉跟踪算法中表观模型的研究综述
1．4 研究内容与结构安排
2 基于K近邻和多实例学习的超像素跟踪
2．1 背景知识介绍
2．2 采用KNN的超像素跟踪
2．3 采用MIL的超像素跟踪
2．4 跟踪算法评价指标
2．5 实验结果与分析
3 基于在线随机森林的超像素跟踪
3．1 在线随机回归森林
3．2 采用在线随机回归森林的超像素跟踪
3．3 实验结果及分析
4 采用融合特征的核相关滤波跟踪
4．1 背景知识
4．2 相关滤波跟踪算法的框架
4．3 采用融合特征的KCF
4．4 实验及分析
5 基于分层深度特征的分块跟踪
5．1 背景知识
5．2 卷积神经网络
5．3 基于分层深度特征的跟踪
5．4 实验结果与分析
6 总结与展望
6．1 工作总结
6．2 资料研究展望
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