基于kalman预测目标跟踪的人机接口
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·跟踪算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第13-23页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第14-17页 |
| ·连续帧间差分法 | 第14-15页 |
| ·背景差分法 | 第15-16页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·对称差分法 | 第17-22页 |
| ·最大类间方差阈值法法 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·形态学处理 | 第20-22页 |
| ·实验结果 | 第22页 |
| ·结论 | 第22-23页 |
| 第3章 运动目标跟踪 | 第23-40页 |
| ·颜色空间 | 第23-26页 |
| ·常用的颜色空间 | 第23-25页 |
| ·从RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的变换 | 第25-26页 |
| ·Mean Shift 算法（均值偏移算法） | 第26-31页 |
| ·Mean Shift 的基本定义 | 第26-27页 |
| ·扩展的Mean Shift | 第27-30页 |
| ·Mean Shift 算法实现 | 第30-31页 |
| ·CamShift | 第31-38页 |
| ·直方图反向投影 | 第32-33页 |
| ·颜色直方图 | 第32页 |
| ·二维概率分布图 | 第32-33页 |
| ·CamShift 算法实现 | 第33-37页 |
| ·CamShift 如何解决相关问题 | 第35-36页 |
| ·初始化窗口大小 | 第36页 |
| ·软硬件标定 | 第36-37页 |
| ·改进的CamShift算法及实验结果 | 第37-38页 |
| ·结论 | 第38-40页 |
| 第4章 目标跟踪过程中Kalman 滤波器的使用 | 第40-49页 |
| ·Kalman 滤波器在遮挡处理中的应用 | 第41-47页 |
| ·Kalman 线性离散过程 | 第42页 |
| ·Kalman 滤波原理 | 第42-43页 |
| ·Kalman 滤波预测方程 | 第43-44页 |
| ·滤波器参数的选取 | 第44页 |
| ·Kalman 滤波器建模 | 第44-47页 |
| ·kalman 滤波器的实验结果 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第5章 人机接口的实现 | 第49-53页 |
| ·人脸的检测与分割 | 第49-50页 |
| ·人脸运动信息映射 | 第50页 |
| ·实验平台 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录（攻读学位期间所发表的学术论文目录） | 第59页 |
