声明
摘要
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 视频目标跟踪综述
1.2.1 视频目标跟踪的国内外研究现状
1.2.2 视频目标跟踪算法
1.3 粒子滤波研究现状
1.4 本文的主要工作和结构安排
1.4.1 本文的主要工作
1.4.2 本文的结构安排
第2章 理论基础
2.1 引言
2.2 滤波算法
2.2.1 卡尔曼滤波算法
2.2.2 粒子滤波算法
2.3 目标特征选取
2.3.1 颜色特征提取
2.3.2 边缘特征提取
2.4 本章小结
第3章 基于建议分布函数改进的PF算法
3.1 引言
3.2 基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法
3.2.1 高斯Sigma点选取的UKF算法
3.2.2 改进的UPF算法流程
3.2.3 实验结果与分析
3.3 基于比例修正单形采样的改进UPF算法
3.3.1 基于比例最小偏度单形采样策略的UKF算法
3.3.2 IKF算法
3.3.3 改进的UPF算法
3.3.4 实验结果与分析
3.4 两种算法性能对比
3.5 本章小结
第4章 基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法
4.1 引言
4.2 改进的UPF算法
4.2.1 粒子滤波
4.2.2 改进UPF算法
4.3 基于多特征融合的SUPF目标跟踪
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于改进遗传算法fI{J PF目标跟踪算法
5.1 引言
5.2 粒子滤波
5.3 基于改进遗传算法的粒子滤波算法
5.3.1 改进思路
5.3.2 基于改进遗传算法的粒子滤波算法
5.4 基于IGAPF算法目标跟踪
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间参与项目与发表学术论文