| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 目标跟踪技术发展概况 | 第13-22页 |
| 1.2.1 生成式跟踪算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 判别式跟踪算法研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.3 复合式跟踪算法研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第22-24页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第24-25页 |
| 1.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第27-39页 |
| 2.1 目标跟踪算法基本框架 | 第27页 |
| 2.2 目标跟踪技术相关概念 | 第27-36页 |
| 2.2.1 表观描述 | 第28-31页 |
| 2.2.2 运动模型 | 第31-32页 |
| 2.2.3 观测模型 | 第32-34页 |
| 2.2.4 模型更新 | 第34-35页 |
| 2.2.5 后处理 | 第35-36页 |
| 2.3 性能评价 | 第36-38页 |
| 2.3.1 数据集 | 第36-37页 |
| 2.3.2 定性分析 | 第37页 |
| 2.3.3 定量分析 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 结合空间信息和稀疏字典优化的目标跟踪算法 | 第39-57页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 问题描述 | 第40-41页 |
| 3.3 结合空间信息和稀疏字典优化的目标跟踪 | 第41-46页 |
| 3.3.1 目标状态模型 | 第41-42页 |
| 3.3.2 稀疏性与空间相关性约束 | 第42-43页 |
| 3.3.3 稀疏字典优化 | 第43-45页 |
| 3.3.4 算法步骤 | 第45-46页 |
| 3.3.5 时间复杂度分析 | 第46页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 3.4.1 定性分析 | 第46-51页 |
| 3.4.2 定量分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-57页 |
| 第四章 基于空间结构与运动连续性的目标跟踪算法 | 第57-73页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 问题描述 | 第58-59页 |
| 4.3 基于空间结构与运动连续性的目标跟踪 | 第59-64页 |
| 4.3.1 优化的目标函数 | 第59-61页 |
| 4.3.2 相似性度量 | 第61页 |
| 4.3.3 模板更新 | 第61-62页 |
| 4.3.4 目标状态估计 | 第62-63页 |
| 4.3.5 算法步骤 | 第63页 |
| 4.3.6 时间复杂度分析 | 第63-64页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第64-72页 |
| 4.4.1 定性分析 | 第64-68页 |
| 4.4.2 定量分析 | 第68-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于特征融合与分类器在线学习的目标跟踪算法 | 第73-89页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 问题描述 | 第74-75页 |
| 5.3 基于特征融合与分类器在线学习的目标跟踪 | 第75-79页 |
| 5.3.1 表观描述 | 第75-76页 |
| 5.3.2 目标状态估计 | 第76-77页 |
| 5.3.3 分类器在线学习策略 | 第77-78页 |
| 5.3.4 算法步骤 | 第78页 |
| 5.3.5 时间复杂度分析 | 第78-79页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第79-86页 |
| 5.4.1 定性分析 | 第79-83页 |
| 5.4.2 定量分析 | 第83-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-89页 |
| 第六章 基于物体性检测的目标跟踪算法 | 第89-111页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 问题描述 | 第90-92页 |
| 6.3 基于物体性检测的目标跟踪 | 第92-96页 |
| 6.3.1 表观描述 | 第92-93页 |
| 6.3.2 基于边界框检测的建议样本生成 | 第93-94页 |
| 6.3.3 最佳目标状态估计 | 第94页 |
| 6.3.4 更新策略 | 第94-95页 |
| 6.3.5 算法步骤 | 第95-96页 |
| 6.3.6 时间复杂度分析 | 第96页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第96-106页 |
| 6.4.1 定性分析 | 第97-101页 |
| 6.4.2 定量分析 | 第101-106页 |
| 6.5 本文提出的目标跟踪算法对比和性能分析 | 第106-109页 |
| 6.6 本章小结 | 第109-111页 |
| 第七章 总结与展望 | 第111-115页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第111-112页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第112-115页 |
| 参考文献 | 第115-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 攻读博士学位期间研究成果和参加科研情况 | 第133-136页 |