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前言
第1章 红外目标检测基础
1.1 引言
1.2 红外图像基础
1.3 研究背景
1.4 目标检测和目标跟踪的性能评价指标
1.5 内容概况
第2章 线性子空间方法检测红外点目标
2.1 引言
2.2 几种常见的红外点目标检测方法
2.3 线性子空间概述
2.4 基于Eigentargets的红外点目标检测方法
2.5 基于Fishertarget的红外点目标的检测方法
2.6 Fukunaga-Koontz变换检测红外点目标
2.7 几种子空间算法的讨论和实验比较
2.8 小结
第3章 支持向量机简介
3.1 引言
3.2 支持向量机的起源及模式识别基础
3.3 支持向量机的数学模型
3.4 超参数的优化
3.5 实验结果和讨论
3.6 小结
第4章 非线性子空间算法检测红外点目标
4.1 引言
4.2 核方法基础
4.3 核PCA检测红外点目标
4.4 核FLD检测红外点目标
4.5 核FKT检测红外点目标
4.6 几种核方法的讨论和实验比较
4.7 基于线性子空间和核方法的人眼检测
4.8 小结
第5章 子空间目标检测和Kalman预测相结合的红外点目标跟踪方法
5.1 引言
5.2 状态估计理论基础
5.3 卡尔曼系滤波器
5.4 子空间检测和Kalman预测相结合实现红外点目标跟踪
5.5 实验及结果分析
5.6 小结
第6章 基于多特征伪彩色图像和均值漂移算法的红外面目标跟踪
6.1 引言
6.2 基于均值漂移的目标跟踪方法
6.3 红外目标跟踪的问题及多特征伪彩色图像概念的提出
6.4 多特征伪彩色图像的生成及红外目标的跟踪方法
6.5 小结
第7章 总结与展望
7.1 全书工作回顾与总结
7.2 未来工作展望
参考文献
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