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目录
第一章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.2 目标跟踪技术的发展和现状
1.3 目标跟踪技术分析
1.4 本文工作与安排
第二章 仿生模式识别的理论基础
2.1 同源连续性原理
2.2 仿生模式识别和传统模式识别的区别
2.3 高维仿生信息学
2.4 本章小结
第三章 融合图像特征的仿生模式识别目标跟踪算法
3.1 人工神经元
3.2 多权值神经元
3.3 图像预处理
3.4 融合HOG特征的仿生模式识别目标跟踪算法
3.5 融合SIFT的仿生模式识别目标跟踪算法
3.6 本章小结
第四章 在线学习基础上融合图像特征的仿生模式识别目标跟踪算法
4.1 在线学习理论
4.2 创建训练样本
4.3 网络的更新
4.4 算法设计实现和跟踪结果分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
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