基于核相关的目标跟踪算法研究

目录

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文结构安排

2 核相关滤波目标跟踪算法研究

2.1 核相关滤波跟踪算法的基本框架

2.2 核相关滤波算法相关技术

2.2.1 运动模型

2.2.2 特征提取

2.2.3 检测模板

2.2.4 模型更新

2.3 核相关滤波器跟踪算法结果与分析

2.3.1 使用人工特征

2.3.2 使用单一尺度

2.3.3 更新策略不可靠

2.4 本章小结

3 改进的核相关滤波目标跟踪算法

3.1 改进的核相关滤波目标跟踪算法框架

3.2 基于带宽变化的目标尺寸自适应

3.2.1 基于核相关滤波器的响应图计算

3.2.2 响应图特性分析

3.2.3 尺寸自适应的目标跟踪

3.3 基于在线更新的最近邻分类器目标确认

3.3.1 初始化最近邻分类器

3.3.2 确认跟踪结果

3.3.3 更新最近邻分类器与目标模板

3.4 实验结果对比

3.4.1 原始KCF方法与改进KCF方法尺寸自适应性结果对比

3.4.2 原始KCF方法与改进KCF方法跟踪稳定性结果对比

3.5 本章小结

4 基于深度特征的核相关滤波目标跟踪算法

4.1 基于深度特征的核相关滤波目标跟踪算法框架

4.2 基于类别划分的Resnet-50网络训练

4.2.1 Resnet的理论基础

4.2.2 Resnet模型的结构

4.2.3 Resnet-50网络训练

4.3 基于Resnet-50网络特征提取和目标模板构成

4.4 不同特征的实验结果对比

4.5 本章小结

5 实验结果及分析

5.1 数据集和实验环境

5.1.1 相关数据集介绍

5.1.2 实验环境

5.2 评价指标

5.3 主观结果与分析

5.4 客观结果与分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间主要研究成果