| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9页 |
| ·研究工作及结构安排 | 第9-11页 |
| ·本人研究工作 | 第9-10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-11页 |
| 2 运动目标分析 | 第11-24页 |
| ·运动图像分析 | 第11-13页 |
| ·运动图像分析的意义与含义 | 第11-12页 |
| ·运动的分类 | 第12页 |
| ·运动的表达 | 第12-13页 |
| ·运动目标的检测与跟踪 | 第13页 |
| ·运动目标的特征提取技术 | 第13-20页 |
| ·颜色特征 | 第14页 |
| ·常见的颜色模型 | 第14-15页 |
| ·颜色模型间的相互转化 | 第15-17页 |
| ·颜色直方图 | 第17-19页 |
| ·边缘方向直方图 | 第19-20页 |
| ·运动目标检测 | 第20-24页 |
| ·背景差法 | 第20-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-22页 |
| ·光流法 | 第22-24页 |
| 3 Kalman 滤波理论 | 第24-33页 |
| ·Kalman 滤波器简介 | 第24页 |
| ·Kalman 滤波器的数学模型 | 第24-25页 |
| ·Kalman 滤波器的计算原型 | 第25-29页 |
| ·Kalman 滤波器系数的调整及确定 | 第29-33页 |
| 4 基于模板匹配的Kalman 滤波器跟踪算法的实现 | 第33-43页 |
| ·基于动态模板和Kalman 滤波器的跟踪 | 第33-36页 |
| ·算法的思想及描述 | 第33-34页 |
| ·算法的实现步骤 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·基于静态模板和Kalman 滤波器跟踪算法的思想及描述 | 第36-43页 |
| ·算法的思想及描述 | 第36-38页 |
| ·算法的实现步骤 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 5 概率数据关联（PDA）跟踪算法的实现 | 第43-49页 |
| ·PDA 简介 | 第43页 |
| ·PDA 计算原型 | 第43-46页 |
| ·PDA 的运动模型 | 第43-44页 |
| ·PDA 算法计算步骤 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |