声明
1 绪 论
1.1 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于相关滤波的跟踪算法
1.2.2 基于深度学习的跟踪算法
1.2.3 存在的问题
1.3 研究目标及所做的工作
1.4 论文的组织结构
2 特征提取与处理
2.1 特征选择
2.2 特征提取
2.2.1 深度特征
2.2.2 手工特征
2.3 特征处理
2.3.1 特征连续化
2.3.2 因式分解降维
2.4 速度预测
2.4.1 惯性速度
2.4.2 光流速度
2.4.3 结果修正
2.5 本章小结
3 孪生-相关滤波融合模型
3.1 理论基础
3.1.1 相关滤波跟踪算法
3.1.2 孪生网络跟踪算法
3.2 融合模型
3.3 目标定位
3.4 模型更新
3.5 本章小结
4 实验结果与分析
4.1 足球数据集
4.2 评价标准
4.3 跟踪准确度对比分析
4.3.1 实验环境
4.3.2 对比跟踪器
4.3.3 四个不同场景下的跟踪
4.3.4 综合对比分析
4.4 跟踪速度对比分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 存在的问题
5.3 研究展望
致谢
参考文献
