融合孪生网络及相关滤波的目标跟踪方法研究

目录

摘要

1绪论

1．1研究背景与意义

1．2研究现状

1．2．1传统的目标跟踪方法

1．2．2深度学习的目标跟踪方法

1．3目标跟踪相关问题

1．4主要研究内容

1．5论文结构与安排

1．6本章小结

2相关理论基础

2．1目标跟踪框架

2．2相关滤波理论

2．3深度学习理论

2．3．1卷积神经网络

2．3．2孪生神经网络

2．4性能评估

2．5本章小结

3自适应尺度与学习速率调整的背景感知

3．1引言

3．2问题描述

3．3一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法

3．3．1尺度估计滤波器的构建

3．3．2自适应学习速率的设计

3．3．3模型更新策略

3．3．4算法实现

3．4实验结果分析

3．4．1定性分析

3．4．2定量分析

3．5小结

4融合孪生网络及相关滤波的目标跟踪算法

4．1引言

4．2问题描述

4．3一种融合孪生网络及相关滤波的目标跟踪算法

4．3．1特征融合处理

4．3．2融合背景感知相关滤波器的孪生网络构建

4．3．3算法实现

4．4实验结果分析

4．4．1定性分析

4．4．2定量分析

4．5小结

5．1论文工作总结

5．2未来工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及成果

致谢

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