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復雜場景下單目標視覺跟蹤方法

復雜場景下單目標視覺跟蹤方法

定 價:¥58.00

作 者: 王海軍 著
出版社: 北京航空航天大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787512436497 出版時間: 2021-12-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 160 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書是目標跟蹤領(lǐng)域的學術(shù)專著,介紹了目標跟蹤的定義、研究背景、研究現(xiàn)狀、理論基礎(chǔ)、算法描述,同時給出了算法的仿真實驗結(jié)果,反映了作者近年來在這一領(lǐng)域的主要研究成果。其主要內(nèi)容包括: 緒論、基于??0正則化增量正交映射非負矩陣分解的目標跟蹤算法、基于核協(xié)同表示的快速目標跟蹤算法、基于概率協(xié)作表示的目標跟蹤算法、基于半自動權(quán)值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤算法、一種具有重檢測機制的互補學習目標跟蹤算法和基于??0范數(shù)和最小軟閾值均方的目標跟蹤算法。 本書適合高等院校信息相關(guān)專業(yè)高年級本科生、研究生和教師閱讀,也可作為科研院所及從事安防、視頻監(jiān)控行業(yè)的工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

暫缺《復雜場景下單目標視覺跟蹤方法》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒 論 1
1.1 目標跟蹤的應用 1
1.2 目標跟蹤框架及面臨的挑戰(zhàn) 4
1.2.1 目標跟蹤的基本框架 4
1.2.2 目標跟蹤面臨的挑戰(zhàn) 5
1.3 目標跟蹤的分類 6
1.3.1 相關(guān)濾波目標跟蹤算法 6
1.3.2 非相關(guān)濾波目標跟蹤算法 12
參考文獻 16
第2章 基于??0 正則化增量正交映射非負矩陣分解的目標跟蹤算法 18
2.1 概 述 18
2.2 增量正交映射非負矩陣分解 19
2.3 ??0 正則化增量正交映射非負矩陣分解的目標表示 20
2.3.1 ??1正則化的目標表示 20
2.3.2 ??0正則化的目標表示 20
2.3.3 ??0正則化的數(shù)值解法 20
2.4 ??0正則化增量正交映射非負矩陣分解的目標跟蹤算法 21
2.4.1 運動模型 22
2.4.2 觀測模型 22
2.4.3 粒子篩選 22
2.5 實驗分析 23
2.5.1 定性分析 23
2.5.2 定量分析 26
2.5.3 機務外場單目標視頻跟蹤 31
2.6 小 結(jié) 33
參考文獻 33
第3章 基于核協(xié)同表示的快速目標跟蹤算法 35
3.1 概 述 35
3.2 相關(guān)工作 35
3.3 基于核協(xié)同表示的跟蹤算法 36
3.3.1 核協(xié)同表示 36
3.3.2 基于核協(xié)同表示的目標跟蹤算法 37
3.3.3 運動模型 37
3.3.4 觀測模型 38
3.3.5 樣本更新 38
3.4 實驗分析 38
3.4.1 定性分析 39
3.4.2 定量分析 43
3.4.3 時間復雜度對比 48
3.4.4 機務外場單目標視頻跟蹤 49
3.5 小 結(jié) 50
參考文獻 51
第4章 基于概率協(xié)作表示的目標跟蹤算法 52
4.1 概 述 52
4.2 相關(guān)工作 52
4.2.1 基于稀疏表示??1正則化的目標跟蹤算法 52
4.2.2 基于??2正則化的目標跟蹤算法 53
4.3 概率協(xié)作表示 54
4.3.1 概率協(xié)作表示??2正則最小均方機理 54
4.3.2 基于概率協(xié)作表示的目標跟蹤 56
4.4 跟蹤框架 57
4.4.1 動態(tài)模型 58
4.4.2 觀測模型及更新機制 59
4.5 實驗分析 59
4.5.1 定性分析 60
4.5.2 定量分析 64
4.5.3 基于不同數(shù)量候選樣本的跟蹤結(jié)果對比 71
4.5.4 基于不同PCA基向量的跟蹤結(jié)果對比 72
4.5.5 參數(shù)ρ對跟蹤結(jié)果的影響 73
4.5.6 機務外場單目標視頻跟蹤 73
4.6 小 結(jié) 75
參考文獻 75
第5章 基于半自動權(quán)值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤算法 77
5.1 概 述 77
5.2 SACF跟蹤方法 78
5.2.1 分層卷積特征 78
5.2.2 基于固定權(quán)值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法 78
5.2.3 基于半自動權(quán)值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法 80
5.2.4 模型更新機制 81
5.2.5 尺度估計機制 81
5.2.6 在線檢測機制 82
5.3 仿真實驗 82
5.3.1 OTB—2013數(shù)據(jù)庫 82
5.3.2 OTB—2015數(shù)據(jù)庫 85
5.3.3 DTB數(shù)據(jù)庫 88
5.3.4 TemplateColor數(shù)據(jù)庫 90
5.3.5 VOT—2016數(shù)據(jù)庫 92
5.3.6 機務外場單目標視頻跟蹤 93
5.4 小 結(jié) 95
參考文獻 95
第6章 一種具有重檢測機制的互補學習目標跟蹤算法 99
6.1 概 述 99
6.2 基于相關(guān)濾波框架的目標跟蹤算法 99
6.3 重檢測機制的目標跟蹤算法 100
6.3 重檢測機制的目標跟蹤算法 100
6.3.1 自適應余弦窗 101
6.3.2 跟蹤結(jié)果可靠性檢測 103
6.3.3 重檢測機制 104
6.3.4 自適應模型更新 105
6.3.5 尺度估計機制 105
6.4 實驗與討論 106
6.4.1 在OTB—2013數(shù)據(jù)庫中進行仿真分析 106
6.4.2 在OTB—2015數(shù)據(jù)庫中進行仿真分析 107
6.4.3 在TemplateColor數(shù)據(jù)庫中進行仿真分析 111
6.4.4 在UAV123@10fps數(shù)據(jù)庫中進行仿真分析 114
6.4.5 在VOT—2015數(shù)據(jù)庫中進行仿真分析 116
6.4.6 跟蹤速度對比 117
6.4.7 機務外場單目標視頻跟蹤 118
6.4.8 驗證實驗 119
6.5 小 結(jié) 124
參考文獻 124
第7章 基于??1范數(shù)和最小軟閾值均方的目標跟蹤算法 127
7.1 概 述 127
7.2 ??1算法 128
7.3 基于??1 正則化和最小軟閾值的目標跟蹤算法 128
7.3.1 基于??1正則化和PCA 基向量矩陣的目標表示模型 128
7.3.2 基于??1 正則化和最小軟閾值的目標跟蹤框架 129
7.4 實驗結(jié)果 131
7.4.1 定性對比 131
7.4.2 定量對比 134
7.5 小 結(jié) 140
參考文獻 140
第8章 總結(jié)與展望 143
8.1 總 結(jié) 143
8.2 展 望 146
縮略詞 148

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