| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于模板匹配的运动目标跟踪 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于贝叶斯滤波的运动目标跟踪 | 第14-16页 |
| 1.2.3 基于实时检测的运动目标跟踪 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于相关性滤波器的运动目标跟踪技术 | 第20-32页 |
| 2.1 相关性与卷积 | 第20-23页 |
| 2.1.1 相关性(Correlation) | 第20-22页 |
| 2.1.2 卷积定理(Convolution Theorem) | 第22-23页 |
| 2.2 相关性滤波器模型 | 第23-25页 |
| 2.3 跟踪机制 | 第25-27页 |
| 2.3.1 预处理和采样 | 第25-27页 |
| 2.3.2 模型更新 | 第27页 |
| 2.4 相关跟踪器 | 第27-29页 |
| 2.4.1 循环结构跟踪器 | 第27-28页 |
| 2.4.2 颜色特征跟踪器 | 第28-29页 |
| 2.4.3 核相关滤波器跟踪器 | 第29页 |
| 2.5 运动目标跟踪研究热点 | 第29-31页 |
| 2.5.1 目标尺度变化(Multiple Scale)问题 | 第29-30页 |
| 2.5.2 遮挡(Occlusion)问题 | 第30页 |
| 2.5.3 实时性问题 | 第30页 |
| 2.5.4 多运动目标问题 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 相关性滤波器的内核化 | 第32-44页 |
| 3.1 线性回归模型 | 第32-36页 |
| 3.1.1 岭回归(Ridge Regression) | 第32页 |
| 3.1.2 构建样本集 | 第32-35页 |
| 3.1.3 线性循环模型 | 第35-36页 |
| 3.2 非线性回归模型 | 第36-42页 |
| 3.2.1 核化技巧 | 第36-39页 |
| 3.2.2 核岭回归 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 多尺度相关性滤波器 | 第44-54页 |
| 4.1 目标多尺度表达 | 第44-50页 |
| 4.1.1 多尺度表达 | 第44-47页 |
| 4.1.2 目标尺度金字塔 | 第47-50页 |
| 4.2 多尺度滤波 | 第50页 |
| 4.2.1 位置检测 | 第50页 |
| 4.2.2 尺度检测 | 第50页 |
| 4.3 滤波器组合策略 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 相关性持久滤波器 | 第54-62页 |
| 5.1 持久性目标模型 | 第54-59页 |
| 5.1.1 矩阵的降维方法 | 第55-58页 |
| 5.1.2 目标的持续性表达 | 第58-59页 |
| 5.2 高效协同跟踪 | 第59-61页 |
| 5.2.1 CUR滤波器跟踪 | 第59-61页 |
| 5.2.2 失败检测 | 第61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 对比实验与分析 | 第62-84页 |
| 6.1 算法实现 | 第62-64页 |
| 6.2 实验结果 | 第64-83页 |
| 6.2.1 ACF尺度跟踪精度 | 第64-69页 |
| 6.2.2 LCT持久跟踪性能 | 第69-75页 |
| 6.2.3 LCT整体性能 | 第75-83页 |
| 6.3 本章小结 | 第83-84页 |
| 第七章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 7.1 本文总结 | 第84-85页 |
| 7.2 展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 附录 | 第94页 |
| 附录A 攻读学位期间的主要科研工作 | 第94页 |
