| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 视觉跟踪的研究进展与现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 视觉跟踪分类 | 第15-16页 |
| 1.2.2 视觉跟踪方法分类 | 第16-18页 |
| 1.2.3 视觉跟踪的难点分析 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 基于颜色注意和稀疏表示模型的跟踪方法 | 第20-34页 |
| 2.1 目标动态系统 | 第21-24页 |
| 2.1.1 贝叶斯估计理论 | 第21-22页 |
| 2.1.2 粒子滤波 | 第22-24页 |
| 2.2 结合颜色注意的稀疏表示目标模型 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于稀疏表示的目标模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于哈希编码颜色描述子的颜色相似性度量 | 第25-26页 |
| 2.2.3 结合颜色注意的目标相似性度量 | 第26页 |
| 2.3 跟踪模型的在线更新机制 | 第26-27页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第27-32页 |
| 2.4.1 跟踪结果的主观视觉效果 | 第27-31页 |
| 2.4.2 跟踪结果的客观评估 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于压缩感知的快速目标跟踪方法 | 第34-46页 |
| 3.1 压缩感知理论 | 第34-36页 |
| 3.2 特征提取和压缩 | 第36-37页 |
| 3.2.1 高斯随机投影 | 第36-37页 |
| 3.2.2 特征压缩 | 第37页 |
| 3.3 基于压缩感知的目标跟踪方法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 目标的表观模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 采样策略 | 第38页 |
| 3.3.3 构造和更新分类器 | 第38-39页 |
| 3.3.4 跟踪流程 | 第39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 3.4.1 跟踪结果的主观视觉效果 | 第39-44页 |
| 3.4.2 跟踪结果的客观评价 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 4.1 总结 | 第46页 |
| 4.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 作者简介 | 第56-57页 |