图书介绍

复杂场景下目标跟踪的理论与方法2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

张笑钦著著
出版社：杭州：浙江大学出版社
ISBN：9787308163187
出版时间：2017
标注页数：146页
文件大小：15MB
文件页数：156页
主题词：目标跟踪－研究

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图书目录

1绪论1

1.1意义1

1.2研究现状3

1.2.1表观模型4

1.2.2跟踪框架5

1.3本书的结构7

2基于图嵌入判别学习的表观模型10

2.1基于图嵌入的学习框架11

2.1.1图嵌入11

2.1.2图嵌入的降维学习11

2.2基于图嵌入学习的目标跟踪13

2.2.1问题描述13

2.2.2基于样本分布的图嵌入14

2.2.3跟踪算法17

2.3实验结果20

3基于增量张量子空间学习的表观模型25

3.1张量代数25

3.2张量分解27

3.3主成分分析28

3.4增量张量子空间学习33

3.5基于张量子空间学习的目标跟踪35

3.6实验评估37

4基于对数欧氏黎曼子空间学习的表观模型43

4.1黎曼流形和黎曼度量43

4.2协方差矩阵描述子47

4.3基于对数欧氏黎曼子空间学习的目标跟踪47

4.3.1目标跟踪框架概述48

4.3.2目标表达48

4.3.3增量对数欧氏黎曼子空间学习50

4.3.4贝叶斯目标状态估计51

4.3.5实验评估52

4.4基于空间对数欧氏表观模型的目标跟踪57

4.4.1目标表观分块58

4.4.2在线对数欧氏特征空间学习59

4.4.3局部空间滤波60

4.4.4全局空间滤波60

4.4.5相似度匹配61

4.4.6贝叶斯目标状态估计62

4.4.7实验评估62

5基于核贝叶斯的跟踪框架66

5.1核贝叶斯框架67

5.1.1核方法67

5.1.2贝叶斯方法68

5.1.3核贝叶斯方法69

5.1.4讨论和分析70

5.2核贝叶斯跟踪算法70

5.2.1基于空间约束混合高斯的表观模型71

5.2.2核贝叶斯跟踪框架72

5.2.3表观模型的选择性更新73

5.2.4实验结果74

6基于奇异值分解的卡尔曼粒子滤波框架77

6.1无迹卡尔曼粒子滤波算法77

6.1.1无迹卡尔曼滤波器77

6.1.2无迹卡尔曼粒子滤波算法78

6.2基于奇异值分解的卡尔曼粒子滤波算法79

6.3基于增量子空间学习的表观模型80

6.4实验结果81

7基于序列粒子群优化的跟踪框架83

7.1基于序列粒子群优化算法的单目标跟踪83

7.1.1粒子群优化算法84

7.1.2序列粒子群优化算法86

7.1.3算法分析90

7.1.4跟踪算法92

7.1.5实验结果93

7.2基于多种群粒子群优化算法的多目标跟踪96

7.2.1动机96

7.2.2多目标跟踪算法97

7.2.3算法理论分析102

7.2.4实验结果105

参考文献113

附录彩图123

索引145