图书介绍
复杂场景的视觉目标跟踪方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 郭文著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030557957
- 出版时间：2017
- 标注页数：108页
- 文件大小：16MB
- 文件页数：117页
- 主题词：计算机视觉－视觉跟踪
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复杂场景的视觉目标跟踪方法PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 视觉目标跟踪的研究意义与发展前景1
1.2 本书的主要研究内容2
1.2.1 目标的表观模型2
1.2.2 运动状态的搜索策略3
1.3 本书的结构安排3
第2章 目标跟踪研究现状综述6
2.1 引言6
2.2 目标跟踪方法的国内外综述7
2.2.1 常用的目标表观模型7
2.2.2 常见的目标跟踪方法9
第3章 基于视觉关注度的核跟踪方法16
3.1 引言16
3.2 视觉关注度简介17
3.3 基于视觉关注度的均值漂移跟踪方法18
3.3.1 均值漂移跟踪方法简介18
3.3.2 运动目标视觉关注度检测19
3.3.3 视觉关注度加权的目标定位21
3.3.4 遮挡情况的处理22
3.4 实验结果23
3.5 本章小结26
第4章 基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法27
4.1 引言27
4.2 人工鱼群优化算法28
4.2.1 背景与起源28
4.2.2 觅食行为29
4.2.3 聚群行为29
4.2.4 追尾行为30
4.3 贝叶斯框架下的跟踪30
4.3.1 通用贝叶斯框架30
4.3.2 粒子滤波算法31
4.4 基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法34
4.4.1 鱼群优化的粒子滤波算法34
4.4.2 黎曼度量下的目标表观模型36
4.4.3 黎曼度量的鱼群优化粒子滤波跟踪方法38
4.5 实验评估39
4.5.1 定性的评估39
4.5.2 定量的评估44
4.6 本章小结49
第5章 基于不确定性最大置信度提升算法的视觉跟踪方法51
5.1 引言51
5.2 Boosting算法52
5.3 最大置信度提升算法53
5.3.1 非确定性标签提升算法54
5.3.2 处理无标签数据的MCB算法55
5.3.3 理论分析56
5.4 基于MCB的跟踪方法58
5.4.1 动机与问题描述58
5.4.2 跟踪框架58
5.4.3 分类器特征构建与样本提取60
5.5 实验评估61
5.6 本章小结67
第6章 辅助子空间更新的自适应集成随机森林跟踪方法69
6.1 引言69
6.2 基于随机森林的集成跟踪70
6.2.1 在线的随机森林分类器70
6.2.2 前景与背景分类71
6.2.3 基于自组织的多特征融合目标定位72
6.2.4 辅助增量子空间学习的状态更新73
6.3 实验评估75
6.3.1 单特征对比自适应多特征融合75
6.3.2 定性与定量评估77
6.4 本章小结81
第7章 低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪方法82
7.1 引言82
7.2 时空上下文跟踪84
7.2.1 上下文先验表达84
7.2.2 空间上下文表达85
7.2.3 基于时空上下文的目标定位85
7.3 低秩重检测的多特征时空上下文跟踪算法86
7.3.1 多特征融合的时空上下文目标定位86
7.3.2 基于在线低秩滤波器的重定位87
7.4 实验结果分析89
7.4.1 实验细节89
7.4.2 实验评测91
7.5 本章小结97
第8章 总结与展望98
8.1 总结98
8.2 研究展望99
参考文献101