视频中运动目标跟踪算法研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和选题意义 | 第7-8页 |
| ·视频目标跟踪技术的研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作内容和各章结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 视频中运动目标跟踪技术理论基础 | 第11-23页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第11-16页 |
| ·目标的特征类型 | 第12-13页 |
| ·目标的检测方法 | 第13-16页 |
| ·目标的跟踪方法 | 第16页 |
| ·在线学习 | 第16-20页 |
| ·在线学习理论 | 第16-17页 |
| ·在线boosting算法 | 第17-20页 |
| ·傅里叶变换理论 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于主动特征选取的在线权重多实例目标跟踪 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·基于主动特征选取的目标跟踪 | 第24-30页 |
| ·加权MIL跟踪器（WMIL） | 第25-26页 |
| ·主动特征选取（AFS） | 第26-29页 |
| ·改进的在线主动特征提取（MOAFS） | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-36页 |
| ·运动人脸跟踪 | 第30-32页 |
| ·相似目标跟踪 | 第32-33页 |
| ·目标遮挡跟踪 | 第33-35页 |
| ·实时性对比实现 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于MFFT的时空上下文目标跟踪算法 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·目标特征信息 | 第38-39页 |
| ·局部上下文 | 第38-39页 |
| ·时空上下文 | 第39页 |
| ·基于MFFT的时空上下文目标跟踪 | 第39-44页 |
| ·基于时空上下文的目标跟踪 | 第39-41页 |
| ·改进的快速傅里叶变换（MFFT） | 第41-43页 |
| ·基于MFFT的时空上下文跟踪算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·运动目标跟踪实验 | 第45-47页 |
| ·相似目标跟踪实验 | 第47-49页 |
| ·目标遮挡跟踪实验 | 第49-50页 |
| ·算法实时性效果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·下一阶段工作展望与规划 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
