| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 应用背景与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 目标在线跟踪方法的国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 基于单分类思想构造的在线跟踪模型研究进展 | 第14-17页 |
| 1.2.2 基于二分类思想构造的在线跟踪模型研究进展 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 代表性跟踪方法的性能分析 | 第21-42页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 代表性跟踪方法的核心思想 | 第21-31页 |
| 2.2.1 基于增量子空间学习的IVT方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于增量张量子空间学习的目标跟踪方法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 基于在线Boosting的目标跟踪方法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 基于相关滤波器的目标跟踪方法 | 第27-28页 |
| 2.2.5 基于增量非负矩阵分解的目标跟踪方法 | 第28-29页 |
| 2.2.6 TLD目标跟踪方法 | 第29-31页 |
| 2.3 算法性能测试 | 第31-40页 |
| 2.3.1 视频跟踪效果对比 | 第32-39页 |
| 2.3.2 跟踪方法性能的定量分析 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 多信息融合的增量子空间手势跟踪方法 | 第42-59页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 算法整体框架 | 第42-43页 |
| 3.3 基于改进HOG特征的手势检测方法 | 第43-44页 |
| 3.4 基于彩色增强型增量子空间的手势跟踪方法 | 第44-54页 |
| 3.4.1 基于彩色增强型增量子空间的目标外观建模 | 第45-46页 |
| 3.4.2 基于粒子滤波的运动状态预测 | 第46-48页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第48-54页 |
| 3.5 手势目标跟踪丢失判断方法研究 | 第54-58页 |
| 3.5.1 背景模型在目标跟踪中的运用 | 第54-56页 |
| 3.5.2 基于运动轨迹分析的目标跟踪丢失判断方法 | 第56-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于增量子空间学习的目标跟踪算法抗干扰研究 | 第59-77页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 结合在线蕨丛分类器的增量子空间跟踪方法 | 第59-63页 |
| 4.2.1 算法框架 | 第59-60页 |
| 4.2.2 在线蕨丛分类器的构造 | 第60-61页 |
| 4.2.3 基于P-N思想的在线分类器更新 | 第61-62页 |
| 4.2.4 实验结果及分析 | 第62-63页 |
| 4.3 融合光流运动检测的增量子空间跟踪方法 | 第63-76页 |
| 4.3.1 跟踪方法整体框架 | 第63-65页 |
| 4.3.2 金字塔LK光流估计算法 | 第65-70页 |
| 4.3.3 基于光流点可靠性评价的粒子筛选方法 | 第70-73页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 基于生物启发特征的目标在线跟踪方法 | 第77-95页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 生物启发特征 | 第77-82页 |
| 5.2.1 生物视觉感知系统 | 第78-80页 |
| 5.2.2 初级视皮层简单细胞反应的数学模拟 | 第80页 |
| 5.2.3 前馈生物启发C2特征模型 | 第80-82页 |
| 5.3 基于C2特征的目标在线跟踪模型 | 第82-90页 |
| 5.3.1 模型整体框架 | 第83-84页 |
| 5.3.2 认知碎片的重要性评估 | 第84页 |
| 5.3.3 目标/背景分类器的构造 | 第84-85页 |
| 5.3.4 认知碎片瞬时记忆池的更新 | 第85-86页 |
| 5.3.5 实验结果及分析 | 第86-90页 |
| 5.4 联合整体感知的生物启发特征跟踪方法改进 | 第90-93页 |
| 5.4.1 联合整体感知的目标跟踪模型 | 第90-92页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第92-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 结论与展望 | 第95-99页 |
| 一、论文工作总结 | 第95-96页 |
| 二、未来工作展望 | 第96-99页 |
| 参考文献 | 第99-111页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 附件 | 第113页 |
