| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-37页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第15-17页 |
| ·视觉目标跟踪应用现状 | 第17-19页 |
| ·视觉目标跟踪研究现状 | 第19-27页 |
| ·视觉目标跟踪研究的发展 | 第21-25页 |
| ·视觉目标跟踪面临的困难 | 第25-27页 |
| ·粒子滤波在视觉目标跟踪中的研究现状 | 第27-32页 |
| ·视觉目标跟踪中模拟人类视觉智能研究的现状与分析 | 第32-34页 |
| ·全文内容安排 | 第34-37页 |
| 第2章 基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪 | 第37-57页 |
| ·研究动机 | 第37-40页 |
| ·粒子滤波跟踪 | 第40-42页 |
| ·灰色粒子滤波视觉目标跟踪算法 | 第42-50页 |
| ·基于灰色预测模型的建议分布 | 第42-44页 |
| ·基于灰色粒子滤波的视觉目标跟踪算法 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第47-50页 |
| ·基于自适应过程噪声分布的粒子滤波视觉目标跟踪 | 第50-56页 |
| ·自适应过程噪声分布 | 第50-51页 |
| ·基于自适应过程噪声分布的粒子滤波跟踪算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 以改进 B 氏系数为模型匹配系数的粒子滤波跟踪 | 第57-69页 |
| ·研究动机 | 第57-59页 |
| ·Bhattacharyya 系数 | 第59-60页 |
| ·改进的Bhattacharyy 系数 | 第60-62页 |
| ·基于改进Bhattacharyya 系数的粒子滤波视觉目标跟踪算法 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 以椭圆区域协方差描述子为特征模型的粒子滤波跟踪 | 第69-85页 |
| ·研究动机 | 第70-71页 |
| ·卡尔曼粒子滤波跟踪 | 第71-72页 |
| ·椭圆区域协方差描述子 | 第72-75页 |
| ·非标准椭圆区域 | 第73页 |
| ·特征向量 | 第73-74页 |
| ·椭圆区域协方差描述子 | 第74页 |
| ·区域协方差描述子的距离度量 | 第74-75页 |
| ·基于椭圆区域协方差描述子的粒子滤波视觉目标跟踪 | 第75-76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-82页 |
| ·本章小结 | 第82-85页 |
| 第5章 基于粒子滤波和视觉注意机制的视觉目标跟踪 | 第85-119页 |
| ·研究动机 | 第86-90页 |
| ·视觉注意机制 | 第90-99页 |
| ·自底向上的视觉注意机制 | 第92-95页 |
| ·自顶向下的视觉注意机制 | 第95-99页 |
| ·结合视觉注意机制和粒子滤波的视觉目标跟踪算法 | 第99-109页 |
| ·跟踪框架 | 第99-101页 |
| ·跟踪算法描述 | 第101-103页 |
| ·实验结果与分析 | 第103-108页 |
| ·结论 | 第108-109页 |
| ·人类视觉智能启发的粒子滤波跟踪算法 | 第109-117页 |
| ·跟踪框架 | 第109-111页 |
| ·跟踪算法描述 | 第111-113页 |
| ·实验结果与分析 | 第113-117页 |
| ·结论 | 第117页 |
| ·本章小结 | 第117-119页 |
| 第6章 总结与展望 | 第119-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第139-141页 |
