| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及问题提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·匹配特征的提取以及匹配研究现状 | 第11-15页 |
| ·基于多种匹配方法融合的目标关联研究现状 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容及贡献 | 第16-18页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·研究内容及贡献 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 基于颜色聚类的运动目标检测与提取 | 第19-30页 |
| ·方法流程 | 第19-20页 |
| ·基于减背景的运动目标检测 | 第20-21页 |
| ·基于爬山算法与K-means 方法的颜色聚类 | 第21-24页 |
| ·基于爬山算法的空间极值点搜索 | 第22-23页 |
| ·基于K-means 算法的图像像素聚类 | 第23-24页 |
| ·基于人体区域模板的目标提取 | 第24-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-29页 |
| ·实验方法与步骤 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 目标特征提取与匹配 | 第30-51页 |
| ·基于MCSHR 的颜色空间分布模型匹配 | 第30-34页 |
| ·基于颜色聚类的MCSHR 方法 | 第30-33页 |
| ·基于颜色空间分布模型的目标匹配方法 | 第33-34页 |
| ·基于统计纹理特征的目标匹配 | 第34-38页 |
| ·基于统计方法的目标纹理特征描述 | 第35-36页 |
| ·基于统计纹理特征的目标匹配 | 第36-38页 |
| ·基于曲线特征统计的目标纹理模式重建 | 第38-43页 |
| ·目标纹理模式曲线统计 | 第38-39页 |
| ·目标纹理模式重建 | 第39-42页 |
| ·基于统计方法的目标纹理模式识别 | 第42-43页 |
| ·目标外观特征描述 | 第43-44页 |
| ·实验与结果分析 | 第44-50页 |
| ·实验方法与步骤 | 第44-45页 |
| ·基于MCSHR 的颜色空间分布模型匹配实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·基于统计纹理特征的目标匹配实验结果及分析 | 第46-48页 |
| ·基于纹理模式重建的目标匹配实验结果及分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于Adaboost 组合分类器的目标关联 | 第51-62页 |
| ·Adaboost 算法的基本原理 | 第51-52页 |
| ·组合分类器的构建与目标关联 | 第52-58页 |
| ·单摄像机运动目标跟踪 | 第52-53页 |
| ·基于连续图像序列的Adaboost 组合分类器 | 第53-56页 |
| ·非重叠监控摄像机中目标关联 | 第56-58页 |
| ·实验与结果分析 | 第58-61页 |
| ·实验方法与步骤 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文研究总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第70页 |