| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外的研究现状与发展态势 | 第13-15页 |
| ·视频跟踪算法概述 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 卡尔曼滤波跟踪算法和均值偏移跟踪算法 | 第20-39页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪算法 | 第21-27页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪原理 | 第21-23页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪算法与支持向量机（SVM）的结合 | 第23页 |
| ·实验结果及分析 | 第23-27页 |
| ·均值偏移理论及其在目标跟踪中的应用 | 第27-29页 |
| ·目标模型 | 第27-28页 |
| ·候选目标模型 | 第28页 |
| ·相似性函数 | 第28-29页 |
| ·目标定位 | 第29页 |
| ·结合基于颜色和纹理的均值偏移算法与卡尔曼滤波器的目标跟踪 | 第29-38页 |
| ·算法原理 | 第29-32页 |
| ·思路说明 | 第30-31页 |
| ·颜色特征和纹理特征 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 粒子滤波跟踪算法 | 第39-62页 |
| ·粒子滤波理论 | 第40-45页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第40-42页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第42-43页 |
| ·重要性采样 | 第43-44页 |
| ·序列重要性采样 | 第44-45页 |
| ·粒子滤波与视频跟踪 | 第45-61页 |
| ·思路说明 | 第45-46页 |
| ·目标的先验知识 | 第46页 |
| ·系统状态转移 | 第46-47页 |
| ·系统观测 | 第47-49页 |
| ·颜色特征 | 第47-48页 |
| ·纹理特征 | 第48页 |
| ·边缘特征 | 第48-49页 |
| ·多特征的融合 | 第49页 |
| ·后验概率的计算 | 第49页 |
| ·粒子重采样 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-61页 |
| ·复杂背景条件下的粒子滤波跟踪 | 第50-53页 |
| ·短时间部分遮挡及完全遮挡情况下的粒子滤波跟踪 | 第53-56页 |
| ·粒子滤波跟踪算法与均值偏移跟踪算法跟踪效果比较 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·论文完成的工作 | 第62-63页 |
| ·论文工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68-69页 |