| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 视觉跟踪的研究背景及意义 | 第16页 |
| 1.2 视觉跟踪研究现状及难点 | 第16-17页 |
| 1.3 视觉跟踪方法分类 | 第17-21页 |
| 1.3.1 基于特征分类的目标跟踪方法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 基于模型分类的目标跟踪方法 | 第19-21页 |
| 1.4 基于深度视觉的跟踪方法 | 第21-22页 |
| 1.5 研究内容与章节安排 | 第22-24页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.5.2 章节安排 | 第23-24页 |
| 第二章 结合深度视觉特征的鲁棒目标跟踪算法研究 | 第24-54页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 基于稀疏表示和深度特征表示 | 第24-25页 |
| 2.2.1 基于稀疏表示的跟踪方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于深度特征表示 | 第25页 |
| 2.3 结合深度视觉特征的目标跟踪算法 | 第25-34页 |
| 2.3.1 基于粒子滤波的候选样本生成方法 | 第26-30页 |
| 2.3.2 基于深度特征的候选样本选择方法 | 第30-32页 |
| 2.3.3 基于CNSGM的跟踪目标验证方法 | 第32-34页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第34-52页 |
| 2.4.1 跟踪数据库介绍 | 第34-37页 |
| 2.4.2 实验设计 | 第37-39页 |
| 2.4.3 实验结果及与对比算法的比较 | 第39-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 结合深度视觉语义信息的鲁棒目标跟踪算法研究 | 第54-72页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 基于语义特征表示和基于深度特征的跟踪方法 | 第54-55页 |
| 3.2.1 基于语义特征表示 | 第54-55页 |
| 3.2.2 基于多层深度特征的跟踪方法 | 第55页 |
| 3.3 结合深度语义信息的目标跟踪算法 | 第55-57页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第57-71页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第57页 |
| 3.4.2 实验结果及与对比算法的比较分析 | 第57-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 4.1 总结 | 第72-73页 |
| 4.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |