| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·本论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉技术 | 第9页 |
| ·目标跟踪技术 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪技术的国内外发展和研究现状 | 第10-13页 |
| ·目标跟踪技术的演进 | 第10-12页 |
| ·目标跟踪方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪算法性能指标 | 第13页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第13-16页 |
| 2 Mean-Shift理论 | 第16-27页 |
| ·Mean-Shift理论基础 | 第16-22页 |
| ·Mean-Shift向量的基本形式 | 第16-17页 |
| ·Mean-Shift向量的扩展形式 | 第17-20页 |
| ·概率密度的梯度 | 第20-21页 |
| ·Mean-Shift算法 | 第21-22页 |
| ·目标跟踪的应用 | 第22-26页 |
| ·目标模型与候选模型的描述 | 第22-23页 |
| ·相似性函数和目标定位 | 第23-24页 |
| ·Mean-Shift在目标跟踪中的应用流程 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于特征颜色的改进的Mean-Shift算法 | 第27-42页 |
| ·背景干扰问题 | 第27-33页 |
| ·背景干扰的产生 | 第27页 |
| ·背景干扰解决方案 | 第27-28页 |
| ·基于特征颜色改进的目标模型 | 第28-30页 |
| ·环形背景区域和阈值大小选择 | 第30-33页 |
| ·迭代起始点问题 | 第33-34页 |
| ·迭代起始点产生的原因 | 第33页 |
| ·计算基于特征的目标模型的中心 | 第33-34页 |
| ·基于特征颜色的Mean-Shift算法 | 第34-35页 |
| ·实验结果对比及其分析 | 第35-41页 |
| ·背景造成的定位偏差对比 | 第36-38页 |
| ·抗遮挡性能对比 | 第38-39页 |
| ·实时性对比 | 第39-40页 |
| ·小目标快速物体的跟踪 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于多特征空间的改进Mean-Shift算法 | 第42-61页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于纹理和颜色特征结合的改进的Mean-Shift目标跟踪算法 | 第42-50页 |
| ·纹理概述 | 第42-44页 |
| ·纹理颜色特征结合的Mean-Shift算法 | 第44-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·基于角点和颜色特征结合的改进的Mean-Shift目标跟踪算法 | 第50-55页 |
| ·角点概述 | 第50-51页 |
| ·角点颜色特征的Mean-Shift算法 | 第51-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·基于边缘和颜色特征结合的改进的Mean-Shift目标跟踪算法 | 第55-59页 |
| ·边缘概述 | 第55-56页 |
| ·边缘颜色特征的Mean-Shift算法 | 第56-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-59页 |
| ·局部不变特征改进算法对比 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文主要研究工作和总结 | 第61-62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
