均值平移算法在计算机视觉中的应用

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
1 绪论	第7-13页
·非参数化密度估计方法	第7-9页
·均值平移算法在计算机视觉中的应用	第9-12页
·本文的主要内容	第12-13页
2 均值平移算法	第13-25页
·均值平移算法的描述	第13-17页
·均值平移算法性能评价	第17-19页
·均值平移算法的收敛性	第19-23页
·均值平移算法中运动轨迹的平滑性	第23-24页
·本章小结	第24-25页
3 随机分布聚类	第25-35页
·各种聚类算法的介绍	第25-27页
·非参数化聚类算法	第27-29页
·实验结果及其分析	第29-34页
·结论	第34-35页
4 基于均值平移算法的彩色图像分割	第35-43页
·图像分割算法的概述	第35-39页
·均值平移算法在图像分割中的应用	第39-40页
·实验结果及其分析	第40-42页
·结论	第42-43页
5 基于均值平移算法的目标跟踪	第43-57页
·目标跟踪方法的概述	第43-44页
·基于均值平移算法的目标跟踪	第44-49页
·算法的缺点及其改进的方法	第49-53页
·实验跟踪结果及其分析	第53-55页
·结论	第55-57页
6 总结	第57-59页
·本文所做的主要工作	第57-58页
·有待进一步研究的问题	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录	第64页