| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪算法综述 | 第10-13页 |
| ·本文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪及其相关技术 | 第15-28页 |
| ·运动目标检测技术 | 第15-21页 |
| ·时间差分法(temporal differencing) | 第15-16页 |
| ·背景消去法(background subtraction) | 第16-17页 |
| ·光流法(optical flow) | 第17-19页 |
| ·基于特征点的方法 | 第19-20页 |
| ·其他方法 | 第20页 |
| ·各方法间的比较 | 第20-21页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第21-24页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第21-22页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第22-23页 |
| ·基于变形模型的跟踪 | 第23页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第23-24页 |
| ·跟踪技术中常用的运动目标特征 | 第24-27页 |
| ·颜色特征 | 第25页 |
| ·边缘和轮廓 | 第25-26页 |
| ·光流 | 第26页 |
| ·纹理 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 视频序列中对特定目标检测方法 | 第28-43页 |
| ·RGB 和HSV 颜色空间 | 第28-29页 |
| ·基于背景统计模型的目标检测方法 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·建立背景模型 | 第32-33页 |
| ·前景目标提取与后处理 | 第33-35页 |
| ·基于背景消减法的自适应背景模型更新方法 | 第35-39页 |
| ·对运动场景下的改进更新模型方法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 MEAN SHIFT 跟踪方法介绍及其应用 | 第43-56页 |
| ·MEAN SHIFT 简介 | 第43页 |
| ·MEAN SHIFT 的基本思想及其扩展 | 第43-47页 |
| ·MEAN SHIFT 算法及其实现步骤 | 第47-48页 |
| ·MEAN SHIFT 的应用 | 第48-54页 |
| ·图像平滑与分割 | 第49-52页 |
| ·物体跟踪 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 视频特定目标跟踪系统实现 | 第56-73页 |
| ·基于MEAN SHIFT 跟踪算法的局限性 | 第56-57页 |
| ·改进算法和基本思路 | 第57-58页 |
| ·MEAN SHIFT 建模 | 第58-62页 |
| ·构建Mean Shift 核函数 | 第58-59页 |
| ·构造Mean Shift 搜索模型 | 第59-62页 |
| ·遮挡问题的处理 | 第62-63页 |
| ·相似因子α的定义及遮挡判断 | 第62-63页 |
| ·遮挡情况下处理方案 | 第63页 |
| ·系统框架和流程图 | 第63-65页 |
| ·实验效果图 | 第65-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文总结 | 第73-74页 |
| ·研究前景展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第78-80页 |
