| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于均值漂移的视频目标跟踪 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·Mean Shift 算法原理 | 第15-20页 |
| ·Mean Shift 原理与迭代算法 | 第15-17页 |
| ·Mean Shift 跟踪算法 | 第17-19页 |
| ·实验结果与分析 | 第19-20页 |
| ·CamShift 算法原理 | 第20-25页 |
| ·颜色空间转换 | 第20-21页 |
| ·直方图后向投影 | 第21-22页 |
| ·CamShift 跟踪算法 | 第22-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 全局与局部特征的提取 | 第26-45页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·颜色特征 | 第27-32页 |
| ·颜色空间 | 第27-31页 |
| ·颜色直方图 | 第31-32页 |
| ·边缘特征 | 第32-33页 |
| ·尺度不变特征变换(SIFT) | 第33-38页 |
| ·高斯尺度空间表示 | 第34-35页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第35-37页 |
| ·SIFT 特征检测与描述 | 第37-38页 |
| ·快速鲁棒特征(SURF) | 第38-43页 |
| ·积分图像 | 第39页 |
| ·Hessian 行列式近似 | 第39-41页 |
| ·多尺度空间表示 | 第41-42页 |
| ·SURF 特征检测与描述 | 第42-43页 |
| ·局部特征匹配与提纯 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于 SURF 特征匹配的 CamShift 跟踪算法 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·SURF 特征匹配及提纯 | 第46-47页 |
| ·统计兴趣区域色度直方图 | 第47-48页 |
| ·确定跟踪窗口信息 | 第48-49页 |
| ·新算法流程 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于特征融合与运动估计的 CamShift 跟踪算法 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·自适应的特征融合 | 第54-57页 |
| ·运动估计 | 第57-58页 |
| ·组合颜色空间下的特征匹配 | 第58-60页 |
| ·新算法流程 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·将来工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |