| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 目标跟踪的现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 研究难点 | 第13页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 目标跟踪研究综述 | 第16-22页 |
| 2.0 跟踪对象的表示 | 第16页 |
| 2.1 特征的选取 | 第16-18页 |
| 2.2 目标检测 | 第18-20页 |
| 2.2.1 点探测 | 第18页 |
| 2.2.2 背景差分法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 分割法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 有监督学习 | 第20页 |
| 2.3 目标跟踪 | 第20-22页 |
| 第三章 利用密集特征进行目标跟踪的方法 | 第22-41页 |
| 3.1 基于Mean-shift的目标跟踪算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 目标表示 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Mean-shift跟踪算法 | 第24-25页 |
| 3.2 修正背景加权值方图 | 第25-27页 |
| 3.2.1 背景模型表示 | 第25页 |
| 3.2.2 使用背景加权系数重新构建权值 | 第25-26页 |
| 3.2.3 CBWH算法中的背景模型更新 | 第26-27页 |
| 3.2.4 CBWH算法流程 | 第27页 |
| 3.3 密集特征 | 第27-32页 |
| 3.3.1 密集特征的提出 | 第27页 |
| 3.3.2 密集特征的表示 | 第27-29页 |
| 3.3.3 利用密集特征构建新的目标模型 | 第29-30页 |
| 3.3.4 算法的表述 | 第30-32页 |
| 3.4 数据集及设置 | 第32-33页 |
| 3.4.1 实验环境及设置 | 第32页 |
| 3.4.2 实验数据集 | 第32-33页 |
| 3.5 实验与分析 | 第33-40页 |
| 3.5.1 DFWOT跟踪算法效果对比分析 | 第33-37页 |
| 3.5.2 DFWOT跟踪速度对比分析 | 第37-38页 |
| 3.5.3 DFWOT跟踪算法特征权值对比 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于密集特征的目标自适应跟踪算法 | 第41-54页 |
| 4.1 SOAMST目标自适应 | 第41-43页 |
| 4.1.1 目标区域面积估算 | 第41页 |
| 4.1.2 阶距 | 第41-42页 |
| 4.1.3 目标宽，高以及方向的估算 | 第42-43页 |
| 4.1.4 下帧候选区域的确定 | 第43页 |
| 4.1.5 SOAMST算法实现 | 第43页 |
| 4.2 目标预测面积补偿 | 第43-44页 |
| 4.3 目标模型的更新 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.4.1 实验环境及数据 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验参数设置 | 第47页 |
| 4.4.3 SOADFW跟踪算法效果对比分析 | 第47-50页 |
| 4.4.4 SOADFW跟踪算法预测目标面积效果对比分析 | 第50-52页 |
| 4.4.5 SOADFW跟踪算法速度对比分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章结论 | 第54-55页 |
| 参考 文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60-61页 |