| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 局部特征的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 运动目标行为理解研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题研究难点 | 第12-13页 |
| 1.3.1 运动目标跟踪研究难点 | 第12-13页 |
| 1.3.2 运动目标行为理解研究难点 | 第13页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第15-31页 |
| 2.1 图像尺度空间理论 | 第15-21页 |
| 2.1.1 金字塔的多分辨率 | 第15-16页 |
| 2.1.2 高斯尺度空间的性质 | 第16-18页 |
| 2.1.3 自动尺度选择 | 第18-21页 |
| 2.2 图像局部特征 | 第21-23页 |
| 2.2.1 局部特征相关概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 局部特征性质 | 第22页 |
| 2.2.3 局部特征的应用 | 第22-23页 |
| 2.3 图像局部特征检测 | 第23-28页 |
| 2.3.1 斑点检测 | 第23-24页 |
| 2.3.2 角点检测 | 第24-25页 |
| 2.3.3 边缘检测 | 第25-28页 |
| 2.4 图像局部特征描述 | 第28页 |
| 2.5 图像特征点匹配 | 第28-29页 |
| 2.6 行为理解基本概念 | 第29-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 目标跟踪中 SURF算法及其改进算法研究 | 第31-46页 |
| 3.1 SURF 算法详细研究 | 第31-38页 |
| 3.1.1 SURF 算法局部特征点检测 | 第31-34页 |
| 3.1.2 SURF 算法局部特征点描述 | 第34-37页 |
| 3.1.3 SURF 算法图像特征点匹配 | 第37-38页 |
| 3.2 SIFT 算法详细研究 | 第38-45页 |
| 3.2.1 SIFT 算法局部特征点检测 | 第38-41页 |
| 3.2.2 SIFT 算法局部特征点描述 | 第41-44页 |
| 3.2.3 SIFT 算法图像特征点匹配 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于改进的 SURF算法的目标跟踪与行为理解 | 第46-56页 |
| 4.1 SURF 算法的改进 | 第46-51页 |
| 4.1.1 积分图像的算法改进 | 第46-48页 |
| 4.1.2 图像匹配算法的改进 | 第48-51页 |
| 4.2 行为理解 | 第51-55页 |
| 4.2.1 运动车辆行为理解的规则制定 | 第51-52页 |
| 4.2.2 运动车辆行为理解描述 | 第52-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 运动车辆轨迹提取及行为理解实验 | 第56-61页 |
| 5.1 实验描述 | 第56-57页 |
| 5.2 实验结果 | 第57-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |