| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 视觉目标跟踪的研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第17-21页 |
| 第二章 特征编码和粒子滤波的理论研究及其应用 | 第21-35页 |
| 2.1 HOG算子的理论基础 | 第21-23页 |
| 2.2 SIFT算子的理论基础 | 第23-26页 |
| 2.3 稀疏编码的理论研究及应用 | 第26-31页 |
| 2.4 粒子滤波的理论研究及应用 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 基于分区域稀疏表示目标方法的研究 | 第35-51页 |
| 3.1 分区域分块多特征判别稀疏字典的构造方法 | 第35-38页 |
| 3.2 SMFSD的构造与目标稀疏表示的求解 | 第38-46页 |
| 3.2.1 目标区域正样本字典基向量的分区域分块采集 | 第38-40页 |
| 3.2.2 稀疏字典的判别性与多特征描述 | 第40-41页 |
| 3.2.3 待选目标样本的抽取 | 第41-42页 |
| 3.2.4 多特征联合表示稀疏系数的求解 | 第42-46页 |
| 3.3 实验验证 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 基于分区域稀疏表示的目标跟踪算法 | 第51-65页 |
| 4.1 模板更新原则 | 第51-52页 |
| 4.2 跟踪丢失再捕获方法 | 第52-53页 |
| 4.3 基于稀疏字典的实时抗遮挡目标跟踪算法 | 第53-55页 |
| 4.4 基于分区域稀疏表示目标跟踪算法的实验验证与算法评价 | 第55-63页 |
| 4.4.1 主观效果对比 | 第55-60页 |
| 4.4.2 客观性能评价 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |