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內容簡介

分數階微積分及相關研究是近年來科研領域的研究熱點，該項研究不《目標圖像的識彆與跟蹤》內容主要包括目標識彆與跟蹤技術的研究現狀和基礎理論（第1章）、衛星目標定位方法（第2～4章）、目標識彆方法（第5，6章）和目標跟蹤方法（第7，8章），介紹瞭相關目標衛星定位、識彆和跟蹤的研究背景、挑戰性問題、解決理論、算法設計過程和應用場景分析等內容，並給齣瞭相應的實驗結果。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 目標識彆與跟蹤技術簡介 1
1.1.1 國內外研究成果 1
1.1.2 國內研究機構 2
1.2 目標識彆與跟蹤技術的應用 3
1.3 目標識彆與跟蹤相關技術 7
1.3.1 運動目標檢測技術 8
1.3.2 運動目標識彆與跟蹤技術 9
1.4 圖像稀疏錶示理論 15
1.4.1 稀疏錶示模型 15
1.4.2 稀疏錶示的度量 16
1.4.3 稀疏錶示的優化算法 16
第2章 衛星軌道參數計算 19
2.1 引言 19
2.2 衛星軌道描述 20
2.3 坐標係變換 22
2.3.1 平移變換 22
2.3.2 正交變換 23
2.3.3 直角坐標與極坐標的轉換 24
2.4 導航定位方法 25
2.4.1 軌道計算 25
2.4.2 定位計算 32
2.5 仿真 34
2.6 小結 34
第3章 衛星導航定位算法 35
3.1 引言 35
3.2 導航定位算法的改進算法 35
3.2.1 對經典導航定位算法的改進 35
3.2.2 綫性化求解的導航算法改進 39
3.2.3 卡爾曼濾波的導航算法的改進 40
3.3 基於迭代的導航定位新算法 44
3.3.1 具體實施算法 44
3.3.2 算法的收斂性 46
3.3.3 仿真 46
3.3.4 迭代法的加速收斂討論 47
3.4 小結 48
第4章 基於衛星定位誤差的最優星座配置算法 49
4.1 引言 49
4.2 幾何精度指標 49
4.3 定位誤差的三維幾何分布 50
4.3.1 定位誤差協方差的計算 50
4.3.2 X與θ的關係 53
4.3.3 PDOP與仰角和方位角的關係 54
4.4 定位誤差及其四維幾何分布與選星 56
4.4.1 定位誤差及其GDOP 56
4.4.2 星座仰角和方位角對定位精度的影響 57
4.5 仿真和討論 58
4.5.1 仿真 58
4.5.2 一種新的選星算法 59
4.6 小結 60
第5章 基於模糊推理的目標識彆算法 61
5.1 引言 61
5.2 有序加權平均算子的基本知識 62
5.3 一種區間值模糊推理 63
5.3.1 推理方法介紹 63
5.3.2 實例分析 66
5.4 模糊推理方法在紋理目標識彆中的應用 67
5.5 小結 72
第6章 基於閾值的模糊目標識彆算法 73
6.1 引言 73
6.2 模糊信號的閾值處理方法 76
6.2.1 閾值降噪 77
6.2.2 閾值去噪仿真 78
6.2.3 權值調整模糊處理 80
6.3 目標識彆 80
6.3.1 目標特徵提取 80
6.3.2 分級的自動識彆方法 82
6.4 實驗及結果分析 83
6.5 小結 85
第7章 基於稀疏INMF的目標跟蹤算法 86
7.1 引言 86
7.2 非負矩陣分解相關理論 87
7.2.1 非負矩陣理論的發展 87
7.2.2 非負矩陣分解的目標函數 88
7.2.3 非負矩陣分解的優化求解方法 89
7.3 增量式非負矩陣分解理論 90
7.3.1 增量非負矩陣的目標函數 90
7.3.2 增量非負矩陣的更新規則 92
7.4 基於約束INMF的目標跟蹤算法 93
7.4.1 稀疏非負子空間外觀模型 93
7.4.2 外觀模型的優化求解策略 94
7.4.3 在綫目標跟蹤算法框架 95
7.5 試驗結果分析與比較 97
7.5.1 實驗結果定性分析 98
7.5.2 實驗結果定量分析 101
7.5.3 適用性討論 102
7.6 小結 102
第8章 基於多任務學習的目標跟蹤算法 104
8.1 引言 104
8.2 多任務學習基本理論 106
8.2.1 多任務學習的典型分類 107
8.2.2 多任務學習的典型算法模型 108
8.3 稀疏原型外觀模型理論 110
8.4 基於多任務稀疏原型的視頻跟蹤算法 111
8.4.1 多任務稀疏外觀模型 111
8.4.2 基於APG方法的最優化求解策略 112
8.4.3 基於多任務稀疏原型的跟蹤算法框架 114
8.5 試驗結果分析與比較 115
8.5.1 實驗結果定性分析 116
8.5.2 實驗結果定量分析 121
8.5.3 適用範圍 124
8.6 小結 124
參考文獻 125
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