| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题提出与研究意义 | 第9-10页 |
| ·机器人辅助外科手术的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第13-16页 |
| ·目标跟踪技术发展 | 第13-14页 |
| ·视觉跟踪技术的应用 | 第14-16页 |
| ·目标跟踪技术存在关键问题 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 目标跟踪定位系统的建立 | 第19-29页 |
| ·实验系统建立 | 第19-21页 |
| ·目标跟踪模型的建立 | 第21-26页 |
| ·跟踪视觉原理 | 第21-22页 |
| ·摄像机、投影仪模型建立 | 第22-26页 |
| ·目标跟踪算法研究 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 运动目标跟踪特征检测与提取方法研究 | 第29-47页 |
| ·跟踪目标特征的设计 | 第29-31页 |
| ·运动目标检测方法 | 第31-33页 |
| ·HSV 阴影检测目标提取方法 | 第33-41页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第34-36页 |
| ·HSV 阴影检测及目标提取 | 第36-41页 |
| ·基于 H 分量的自适应 Harris 角点检测算法 | 第41-45页 |
| ·H 分量的提取及处理 | 第42-43页 |
| ·自适应 Harris 角点检测 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 多目标跟踪策略研究 | 第47-59页 |
| ·多目标跟踪算法流程 | 第47-48页 |
| ·背景差及 Mean Shift 头部轮廓的粗略跟踪方法 | 第48-54页 |
| ·背景差法的头部区域定位 | 第48-51页 |
| ·基于 Mean Shift 的头部区域粗略跟踪算法 | 第51-54页 |
| ·基于空间位置的精确跟踪方法 | 第54-57页 |
| ·空间位置关系确定 | 第54-55页 |
| ·最小二乘轨迹拟合及预测 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 实验结果及数据分析 | 第59-69页 |
| ·实验系统组成 | 第59-61页 |
| ·标定及目标特征提取结果 | 第61-65页 |
| ·摄像机标定结果分析 | 第61-62页 |
| ·投影仪标定结果分析 | 第62-63页 |
| ·特征点提取结果 | 第63-65页 |
| ·跟踪结果分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简介及科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
