| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 运动目标跟踪方法综述 | 第7-9页 |
| 1.2 对目标跟踪过程中遮挡问题的分析和解决思路 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 2 经典的相关跟踪算法及其改进 | 第14-22页 |
| 2.1 相关跟踪原理 | 第14-15页 |
| 2.2 相关跟踪算法的实现 | 第15页 |
| 2.3 对相关跟踪算法的若干改进 | 第15-20页 |
| 2.4 多子模板相关算法 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 3 基于Hausdorff距离的匹配跟踪算法 | 第22-41页 |
| 3.1 Hausdorff距离的定义和性质 | 第22-25页 |
| 3.2 改进的Hausdorff距离 | 第25-26页 |
| 3.3 基于Hausdorff距离的匹配跟踪算法的实现 | 第26-33页 |
| 3.4 对比性实验设计与实验结果分析 | 第33-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-41页 |
| 4 应用Kalman滤波器解决目标跟踪过程中的遮挡问题 | 第41-62页 |
| 4.1 标准Kalman滤波器 | 第43-47页 |
| 4.2 扩展的kalman滤波器(EKF) | 第47-51页 |
| 4.3 kalman滤波器在轨迹预测中的应用 | 第51-54页 |
| 4.4 kalman滤波器在模板更新中的应用 | 第54-58页 |
| 4.5 抗遮挡的基于kalman滤波器的跟踪算法方案 | 第58-60页 |
| 4.6 小结 | 第60-62页 |
| 5 抗遮挡的运动目标跟踪软件演示系统设计 | 第62-70页 |
| 5.1 跟踪系统的实验平台设计 | 第62-63页 |
| 5.2 跟踪算法流程与参数设定 | 第63-64页 |
| 5.3 实验结果分析与讨论 | 第64-69页 |
| 5.4 小结 | 第69-70页 |
| 6 总结 | 第70-72页 |
| 6.1 本文所做的主要工作 | 第70-71页 |
| 6.2 下一步的工作方向与展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 附录(发表论文) | 第78页 |
