| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪技术的难点 | 第13页 |
| ·跟踪过程中针对遮挡问题的分析 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关跟踪算法及其改进 | 第16-29页 |
| ·相关跟踪原理 | 第16-17页 |
| ·相关跟踪算法的实现 | 第17-18页 |
| ·相关跟踪算法的改进 | 第18-27页 |
| ·对映射函数的改进 | 第19-21页 |
| ·提高相关匹配的运算速度 | 第21-26页 |
| ·提高相关匹配的衰减速度 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 抗遮挡运动目标跟踪算法 | 第29-56页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·模板匹配在目标跟踪中的应用 | 第29-30页 |
| ·目标运动轨迹的预测 | 第30-31页 |
| ·运动方向的预测 | 第30页 |
| ·运动平均速度的预测 | 第30-31页 |
| ·多模板匹配算法 | 第31-39页 |
| ·单模板跟踪匹配跟踪算法的缺点 | 第31-32页 |
| ·基于多子模板匹配的跟踪算法 | 第32-39页 |
| ·计算目标跟踪点 | 第39-40页 |
| ·模板更新方法 | 第40-45页 |
| ·自适应模板更新法 | 第41-43页 |
| ·改进的自适应模板更新方法 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·抗遮挡跟踪算法实验结果 | 第45-50页 |
| ·算法流程图 | 第45-46页 |
| ·算法实验结果总结 | 第46-50页 |
| ·边缘信息融合跟踪算法 | 第50-55页 |
| ·边缘检测的原理 | 第50页 |
| ·边缘检测算子介绍 | 第50-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 KALMAN 滤波器在目标跟踪算法中的应用 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·标准KALMAN滤波器 | 第57-61页 |
| ·待估计的离散线性过程 | 第57-58页 |
| ·滤波器的原理介绍 | 第58-60页 |
| ·滤波器方程 | 第60-61页 |
| ·KALMAN 滤波器在轨迹预测中的应用 | 第61-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-71页 |
| ·论文的主要工作总结 | 第68-69页 |
| ·论文的主要创新点 | 第69页 |
| ·本文存在的不足及今后的研究方向 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第74-75页 |
| 指导教师及作者简介 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |