| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第9-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 目标跟踪总体方案设计 | 第14-16页 |
| 1.3.1 目标跟踪技术总体思想 | 第14-15页 |
| 1.3.2 目标跟踪技术总体流程 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 目标特征建模技术研究 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 目标特征表达建模 | 第19-25页 |
| 2.2.1 目标灰度特征 | 第19-21页 |
| 2.2.2 目标边缘特征 | 第21-22页 |
| 2.2.3 目标纹理特征 | 第22-23页 |
| 2.2.4 目标运动特征 | 第23-25页 |
| 2.3 目标特征权重自适应及模型的更新 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于相关滤波的目标跟踪方法研究 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 目标样本采样模型 | 第29-31页 |
| 3.3 岭回归模型 | 第31-35页 |
| 3.4 相关滤波跟踪算法 | 第35-42页 |
| 3.4.1 基于岭回归的线性预测模型 | 第35-38页 |
| 3.4.2 基于岭回归的非线性预测模型 | 第38-40页 |
| 3.4.3 改进的目标模板更新与尺度更新 | 第40-42页 |
| 3.5 基于相关滤波跟踪方法测试分析 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于级联分类器的目标重捕获方法研究 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 分类器的级联 | 第47-56页 |
| 4.2.1 线性支持向量机 | 第48-50页 |
| 4.2.2 随机森林分类器 | 第50-53页 |
| 4.2.3 K近邻分类器 | 第53-56页 |
| 4.3 基于局部区域跟踪与重捕获方法的测试分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 目标跟踪精度的对比分析 | 第56-57页 |
| 4.3.2 目标跟踪方法的性能验证 | 第57-59页 |
| 4.4 基于局部区域跟踪与重捕获方法的跟踪软件设计 | 第59-61页 |
| 4.4.1 软件情况概述 | 第59页 |
| 4.4.2 软件功能简介 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |