目录
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摘要......................................................................................................................... V ABSTRACT ........................................................................................................... V II 目录......................................................................................................................... X 缩略语和符号说明 ............................................................................................... XIV 第一章绪论 (1)
1.1研究背景及意义 (1)
1.2单目视觉目标跟踪定位技术研究现状 (2)
1.2.1单目视觉目标跟踪技术研究现状 (2)
1.2.2单目视觉目标空间定位技术研究现状 (6)
1.2.3单目视觉跟踪和定位技术研究难点 (10)
1.3论文研究工作的整体设计 (10)
1.4论文的主要研究内容和安排 (12)
本章参考文献 (14)
第二章基于计算机视觉的目标跟踪相关理论 (17)
2.1引言 (17)
2.2目标识别 (18)
2.2.1特征检测 (18)
2.2.2特征分类 (19)
2.2.3特征匹配 (23)
2.2.4特征标记 (23)
2.3常用的目标跟踪算法 (24)
2.4基于特征匹配的目标跟踪方法 (24)
2.4.1核跟踪 (25)
2.4.2贝叶斯跟踪 (25)
2.5均值漂移算法 (26)
2.5.1引言 (26)
2.5.2均值漂移算法定义 (27)
2.5.3视频目标跟踪中的均值漂移算法 (27)
2.6粒子滤波算法 (30)
2.6.1引言 (30)
2.6.2粒子滤波模型 (30)
博士学位论文
2.6.2.1 基于最优贝叶斯估计的跟踪问题 (30)
2.6.2.2 贝叶斯滤波的蒙特卡罗实现 (31)
2.7本章小结 (36)
本章参考文献 (37)
第三章目标图像分类与检索算法研究 (39)
3.1引言 (39)
3.2图像特征学习 (40)
3.2.1特征提取 (40)
3.2.2F ISHER分类判别 (42)
3.2.3上下文图像块特征 (43)
3.2.3.1 块像素向量映射 (43)
3.2.3.2 上下文路径组合 (45)
3.2.3.3 CLP特征参数迭代解算 (45)
3.2.3.4 改进的参数迭代解算算法 (49)
3.2.4CLP特征学习方法 (50)
3.2.5实验 (50)
3.3图像特征降维 (54)
3.3.1概述 (54)
3.3.2特征降维模型 (55)
3.3.3特征降维方法 (55)
3.3.3.1 主分量分析 (56)
3.3.3.2 非负矩阵分解 (58)
3.3.3.3 实验 (59)
3.4图像排序 (60)
3.4.1基于超图的排序方法的一般概念 (60)
3.4.2为大规模训练集构建A NCHOR超图 (61)
3.4.3邻接矩阵设计 (62)
3.4.4相关参数的确定 (63)
3.5NPG算法 (63)
3.6实验 (64)
3.6.1数据库设置 (64)
3.6.2实验分析 (65)
3.7本章小结 (66)
本章参考文献 (68)
第四章目标图像相似性和相异性学习算法研究 (71)
目录
4.1引言 (71)
4.2相似性和相异性学习 (72)
4.3距离函数 (73)
4.4A DA B OOST算法 (76)
4.5A DA-D ISSIMILARITY算法 (78)
4.6算法性能评估指标 (80)
4.7实验 (81)
4.7.1图像数据库 (81)
4.7.2实验结果 (81)
4.8本章小结 (84)
本章参考文献 (85)
第五章基于小图像块的目标跟踪算法研究 (88)
5.1引言 (88)
5.2跟踪目标表达 (88)
5.2.1纹理分析 (88)
5.2.2基于小图像块的目标表述 (89)
5.3基于小图像块和均值漂移的目标跟踪算法 (91)
5.3.1初始化目标检测 (91)
5.3.2目标跟踪 (92)
5.3.3模板图像更新 (92)
5.3.4实验 (92)
5.3.4.1 参数的选择 (92)
5.3.4.2 性能检验 (94)
5.4基于小图像块和粒子滤波的目标跟踪算法 (95)
5.4.1算法综述 (95)
5.4.2实验 (97)
5.4.2.1 目标跟踪性能 (97)
5.4.2.2 计算时间 (98)
5.5本章小结 (99)
本章参考文献 (100)
第六章基于小图像块分类与检索的目标定位系统 (101)
6.1引言 (101)
6.2基于图像块分类与检索的目标跟踪定位系统 (101)
6.2.1数据库设置 (101)
6.2.2系统设计 (104)
博士学位论文
6.3实验 (107)
6.3.1系统跟踪性能分析 (108)
6.3.2系统定位性能分析 (109)
6.3.3系统实时性分析 (110)
6.4本章小结 (110)
本章参考文献 (112)
第七章总结与展望 (113)
7.1本文工作总结和创新点 (113)
7.2研究展望 (115)
致谢 (116)
攻读博士学位期间已发表或完成的论文 (117)
攻读博士学位期间已公开的发明专利 (118)
缩略语和符号说明
缩略语和符号说明缩略语（按首次出现页码顺序排序）：
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MS Mean
Shift 均值漂移 3 LBP Local Binary Patterns 局部二值模式 5 SIFT Scale-invariant
Feature
Transform 尺度不变特征转换 5 PCA Principal Component Analysis 主分量分析 5 LDA Linear
Discriminant
Analysis 线性判别分析 5 NMF Non-negative Matrix Factorization 非负矩阵分解 5 EKF Extended Kalman Filter 扩展卡尔曼滤波 5 UKF Unscented
Kalman
Filter 无损卡尔曼滤波 5 HMM Hidden Markov Model 隐马尔可夫模型 5 MC Monte
Carlo 蒙特卡罗 5 PF Particle
Filter 粒子滤波 5
CLP Contextual Little Patch Feature 上下文小图像块局
部特征
11
SVM Support
Vector
Machine 支持向量机11 NNC Nearest Neighborhood Classifier 最近邻分类器19 k NN k-Nearest Neighbor k最近邻20 SMC Sequential Monte Carlo Method 顺序蒙特卡洛方法30 SIS Sequential Importance Sampling 序贯重要性采样30 RBPF Rao-Blackwellised Particle Filter Rao-Blackwellised30