| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-14页 |
| ·目标跟踪问题国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·EMD 模型及 GPU 国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 EMD 模型及单纯形算法求解 EMD | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·EMD 模型概述 | 第16-18页 |
| ·单纯形算法 | 第18-25页 |
| ·基本可行解的转换 | 第18-20页 |
| ·单纯形表格 | 第20-23页 |
| ·两阶段法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于 EMD 的相似性变换和仿射变换跟踪 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·仿射变换和相似性变换基础知识 | 第26-28页 |
| ·基于 EMD 的相似性变换目标跟踪 | 第28-32页 |
| ·目标概率密度模型建模 | 第28-29页 |
| ·平移向量及旋转角估计 | 第29-31页 |
| ·基于 EMD 的相似性目标跟踪算法 | 第31-32页 |
| ·基于 EMD 的仿射变换目标跟踪 | 第32-36页 |
| ·目标概率密度模型建模 | 第32-33页 |
| ·仿射变换参数估计 | 第33-35页 |
| ·基于 EMD 的仿射变换目标跟踪算法 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-39页 |
| ·相似性变换实验结果 | 第36-37页 |
| ·仿射变换实验结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于 EMD 的偏微分方程跟踪 | 第40-53页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·目标特征选择 | 第40-44页 |
| ·SIFT 特征 | 第41-43页 |
| ·SIFT 特征 PCA 降维 | 第43-44页 |
| ·基于 EMD 的区域泛函建模及区域泛函最优化 | 第44-49页 |
| ·基于 EMD 的区域泛函建模 | 第44-46页 |
| ·区域泛函间 EMD 距离求解 | 第46-47页 |
| ·区域泛函对应的偏微分方程推导 | 第47-48页 |
| ·水平集算法求解偏微分方程 | 第48-49页 |
| ·基于 EMD 的偏微分方程跟踪算法 | 第49页 |
| ·实验结果 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于 GPU 的并行 EMD 偏微分方程跟踪 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第53-57页 |
| ·主机与设备 | 第54-55页 |
| ·Kernel 函数的定义与调用 | 第55-56页 |
| ·线程结构 | 第56-57页 |
| ·并行 EMD 偏微分方程跟踪方法 | 第57-64页 |
| ·并行单纯形算法求解 EMD | 第57-59页 |
| ·并行水平集算法求解偏微分方程 | 第59-62页 |
| ·并行重新初始化算法 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76页 |