基于判别式表观模型的视觉跟踪算法研究

1 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 目标跟踪算法研究现状
1．3 视觉跟踪算法中表观模型的研究综述
1．4 研究内容与结构安排
2 基于K近邻和多实例学习的超像素跟踪
2．1 背景知识介绍
2．2 采用KNN的超像素跟踪
2．3 采用MIL的超像素跟踪
2．4 跟踪算法评价指标
2．5 实验结果与分析
3 基于在线随机森林的超像素跟踪
3．1 在线随机回归森林
3．2 采用在线随机回归森林的超像素跟踪
3．3 实验结果及分析
4 采用融合特征的核相关滤波跟踪
4．1 背景知识
4．2 相关滤波跟踪算法的框架
4．3 采用融合特征的KCF
4．4 实验及分析
5 基于分层深度特征的分块跟踪
5．1 背景知识
5．2 卷积神经网络
5．3 基于分层深度特征的跟踪
5．4 实验结果与分析
6 总结与展望
6．1 工作总结
6．2 资料研究展望
参考文献