| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 论文的研究工作及创新 | 第14-15页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 目标跟踪综述 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 目标跟踪的分类 | 第18-20页 |
| 2.3 视觉跟踪的两种基本思路 | 第20-22页 |
| 2.4 视觉跟踪算法的分类 | 第22-25页 |
| 第三章 MEAN SHIFT 算法理论 | 第25-35页 |
| 3.1 MEAN SHIFT 算法描述 | 第26-31页 |
| 3.1.1 基本MEAN SHIFT | 第26-27页 |
| 3.1.2 扩展的MEAN SHIFT | 第27-29页 |
| 3.1.3 MEAN SHIFT 的物理含义 | 第29-31页 |
| 3.2 MEAN SHIFT 算法的收敛性 | 第31-33页 |
| 3.3 MEAN SHIFT 算法的固有优点和缺点 | 第33-35页 |
| 第四章 基于颜色直方图的经典MEAN SHIFT 跟踪算法 | 第35-51页 |
| 4.1 目标图像的建模 | 第35-38页 |
| 4.2 相似性度量 | 第38-41页 |
| 4.3 基于MEAN SHIFT 的目标跟踪算法 | 第41-51页 |
| 4.3.1 距离的最小化 | 第41-43页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第43-45页 |
| 4.3.3 算法时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 4.3.4 实验与分析 | 第46-51页 |
| 第五章 基于关注度和空间投影的目标模型 | 第51-59页 |
| 5.1 引言 | 第51-52页 |
| 5.2 关注度介绍 | 第52-54页 |
| 5.2.1 ITTI 关注度算法 | 第52-53页 |
| 5.2.2 基于SHANNON 熵的关注度算法 | 第53-54页 |
| 5.3 基于关注度的目标建模 | 第54-56页 |
| 5.4 基于关注度和空间投影的目标跟踪 | 第56-59页 |
| 第六章 基于关注度和空间投影的目标跟踪及实验结果 | 第59-68页 |
| 6.1 快速飞机序列 | 第59-62页 |
| 6.2 动物快速运动序列 | 第62-64页 |
| 6.3 模糊场景下非车辆目标序列跟踪 | 第64-65页 |
| 6.4 红外目标序列 | 第65-67页 |
| 6.5 实验小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结 | 第68-70页 |
| 7.1 工作总结 | 第68页 |
| 7.2 课题展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第75页 |