| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·视频目标跟踪概述 | 第12-15页 |
| ·运动目标检测 | 第13-14页 |
| ·运动目标跟踪 | 第14-15页 |
| ·目前面临的问题及解决方法 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 视频跟踪系统架构 | 第18-22页 |
| ·运动目标检测 | 第18-19页 |
| ·目标特征提取 | 第19-20页 |
| ·运动目标跟踪 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第22-34页 |
| ·运动目标检测 | 第22-33页 |
| ·图像滤波 | 第24-26页 |
| ·背景减除法 | 第26-29页 |
| ·连通域分析 | 第29-32页 |
| ·颜色特征提取 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第34-50页 |
| ·MeanShift 理论 | 第34-44页 |
| ·核函数 | 第34-37页 |
| ·色彩分布密度函数 | 第37-39页 |
| ·Bhattacharyya系数 | 第39-41页 |
| ·Mean Shift向量 | 第41-44页 |
| ·Mean Shift 算法流程 | 第44-45页 |
| ·实验与结论 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于 Camshift 和 Kalman 滤波的目标跟踪 | 第50-64页 |
| ·色彩模型 | 第51页 |
| ·Camshift 算法 | 第51-54页 |
| ·Kalman 滤波 | 第54-59页 |
| ·Kalman滤波原理 | 第55-56页 |
| ·在目标跟踪中应用Kalman滤波 | 第56-59页 |
| ·Camshift+Kalman 算法 | 第59-60页 |
| ·实验与结论 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| ·工作总结 | 第64-65页 |
| ·后期展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |