| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的现状及存在的问题 | 第9页 |
| ·运动目标跟踪的一般方法 | 第9-11页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第11-14页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 视频目标跟踪的基本理论 | 第14-30页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·非线性贝叶斯理论 | 第14-16页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第16-19页 |
| ·卡尔曼滤波的信号模型 | 第17页 |
| ·卡尔曼滤波的一步递推模型 | 第17-18页 |
| ·卡尔曼滤波的递推公式 | 第18-19页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第19-23页 |
| ·蒙特卡罗方法的基本原理 | 第20-21页 |
| ·蒙特卡罗方法的收敛性 | 第21页 |
| ·蒙特卡罗方法的实现 | 第21-22页 |
| ·蒙特卡罗方法的特点 | 第22-23页 |
| ·粒子滤波的基本原理 | 第23-30页 |
| ·序列重要性采样(Sequential Importance Sampling(SIS)) | 第24-26页 |
| ·粒子的退化和重采样策略 | 第26-29页 |
| ·粒子滤波算法的描述 | 第29-30页 |
| 第三章 目标模型的建立 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·图像的色彩模式 | 第30-33页 |
| ·RGB模型 | 第30-31页 |
| ·HSV模型 | 第31-32页 |
| ·RGB模型到HSV模型的转换 | 第32-33页 |
| ·目标特征的提取 | 第33-36页 |
| ·颜色特征 | 第33-34页 |
| ·纹理特征 | 第34-35页 |
| ·形状特征 | 第35-36页 |
| ·传统的颜色分布模型 | 第36页 |
| ·改进的颜色分布模型 | 第36-38页 |
| 第四章 运动目标的遮挡判定 | 第38-42页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·目标跟踪中的遮挡问题分析及解决策略 | 第38-39页 |
| ·一种改进的遮挡检测方法 | 第39-40页 |
| ·目标模板更新策略 | 第40-42页 |
| 第五章 基于粒子滤波的非刚性目标跟踪 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于粒子滤波的非刚性目标跟踪 | 第42-47页 |
| ·本文中粒子滤波算法流程 | 第42-43页 |
| ·粒子滤波的状态模型 | 第43页 |
| ·粒子的初始化 | 第43页 |
| ·目标模型的建立 | 第43页 |
| ·粒子权值的评价 | 第43-45页 |
| ·目标模板的更新机制 | 第45页 |
| ·完全遮挡情况下的Kalman预测跟踪 | 第45-46页 |
| ·本文中粒子滤波算法的实现步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·未来的研究方向 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 研究生期间发表论文 | 第58页 |