| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第一章 综述 | 第10-16页 |
| ·目标跟踪简介 | 第10-13页 |
| ·图像序列目标跟踪的概念和应用情况 | 第10-11页 |
| ·图像序列目标跟踪的研究方法 | 第11-13页 |
| ·粒子滤波简介 | 第13-14页 |
| ·粒子滤波的应用情况 | 第13页 |
| ·粒子滤波的研究近况 | 第13-14页 |
| ·课题研究内容与目标 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第16-24页 |
| ·运动目标检测基本方法 | 第17-20页 |
| ·光流计算法 | 第17页 |
| ·帧间差分法 | 第17-19页 |
| ·背景消减法 | 第19-20页 |
| ·基于背景更新的目标检测 | 第20-24页 |
| ·背景提取 | 第20-22页 |
| ·运动目标检测结果 | 第22-24页 |
| 第三章 目标的特征提取 | 第24-29页 |
| ·颜色特征提取 | 第24-26页 |
| ·纹理特征提取 | 第26-29页 |
| 第四章 粒子滤波原理 | 第29-37页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第29-31页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第31-32页 |
| ·粒子滤波原理 | 第32-37页 |
| ·贝叶斯重要性采样（Bayesian Importance Sampling(BIS)） | 第32-34页 |
| ·序列重要性采样(Sequential Importance Sampling(SIS)) | 第34页 |
| ·粒子集的退化问题 | 第34-36页 |
| ·粒子滤波算法 | 第36-37页 |
| 第五章 本文中粒子滤波算法的应用与研究 | 第37-45页 |
| ·系统状态转移模型和观测模型 | 第37-39页 |
| ·系统状态转移模型 | 第37-38页 |
| ·系统观测模型 | 第38-39页 |
| ·目标的先验知识 | 第39-40页 |
| ·目标位置估计 | 第40页 |
| ·算法流程与实验结果 | 第40-45页 |
| ·本文算法流程 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第42-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·本文总结 | 第45页 |
| ·对未来工作的展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第52页 |