| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.3 目标跟踪系统描述及难点分析 | 第17-19页 |
| 1.3.1 目标跟踪技术总体思想 | 第17-18页 |
| 1.3.2 目标跟踪技术难点分析 | 第18-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 目标跟踪的技术研究 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 目标检测技术 | 第22-27页 |
| 2.2.1 帧差法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 Kim目标检测法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 光流法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 基于统计学习的目标检测法 | 第26-27页 |
| 2.3 特征表达技术 | 第27-34页 |
| 2.3.1 色彩特征模型 | 第27-29页 |
| 2.3.2 基于显著特征点的外观表达 | 第29-30页 |
| 2.3.3 基于线特征的外观表达 | 第30-31页 |
| 2.3.4 变换域表达建模 | 第31-33页 |
| 2.3.5 特征降维技术 | 第33-34页 |
| 2.4 目标跟踪策略 | 第34-36页 |
| 2.4.1 基于监督学习的跟踪策略 | 第34-35页 |
| 2.4.2 基于无监督学习的跟踪策略 | 第35页 |
| 2.4.3 基于滤波的跟踪策略 | 第35-36页 |
| 2.5 小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于傅里叶变换的压缩跟踪 | 第37-47页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 系统框架 | 第37-38页 |
| 3.3 模板构建 | 第38-44页 |
| 3.3.1 下采样 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于傅里叶变换的信息压缩 | 第39-40页 |
| 3.3.3 压缩维度的选择 | 第40-42页 |
| 3.3.4 低维压缩特征与其它频域特征的分析比较 | 第42-43页 |
| 3.3.5 自适应组合模型 | 第43-44页 |
| 3.3.6 特征二值化 | 第44页 |
| 3.4 目标定位 | 第44-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于非下采样contourlet变换域的目标跟踪 | 第47-60页 |
| 4.1 研究动机 | 第47页 |
| 4.2 系统框架 | 第47页 |
| 4.3 非下采样contourlet外观表达 | 第47-54页 |
| 4.3.1 多尺度滤波 | 第49-50页 |
| 4.3.2 多方向滤波 | 第50-52页 |
| 4.3.3 多尺度多方向的信息融合 | 第52页 |
| 4.3.4 多尺度多方向融合的优化 | 第52-54页 |
| 4.4 特征降维 | 第54-57页 |
| 4.4.1 类Haar-like特征 | 第54-55页 |
| 4.4.2 基于压缩感知的特征降维 | 第55-57页 |
| 4.5 adaboost分类器的在线更新 | 第57页 |
| 4.6 目标定位 | 第57-59页 |
| 4.7 小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第60-72页 |
| 5.1 实验数据 | 第60页 |
| 5.2 实验设置 | 第60-63页 |
| 5.3 基于傅里叶变换的压缩跟踪实验结果 | 第63-68页 |
| 5.3.1 压缩特征与其他频域特征的对比实验 | 第63页 |
| 5.3.2 基于BFCT的压缩跟踪实验结果 | 第63-68页 |
| 5.4 基于非下采样contourlet变换的压缩跟踪实验结果 | 第68-71页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第68-70页 |
| 5.4.2 嵌入摄像头的实时场景跟踪 | 第70-71页 |
| 5.5 小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的论文与获得的成果) | 第82-83页 |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研项目) | 第83页 |