| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外主要研究现状 | 第10-13页 |
| ·柔性运动目标的研究方法 | 第13页 |
| ·本文主要内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 运动目标跟踪基础 | 第15-21页 |
| ·实验简介 | 第15-18页 |
| ·OpenCV 简介 | 第15-16页 |
| ·Matlab 简介 | 第16-17页 |
| ·整体实验设计 | 第17-18页 |
| ·运动人体识别 | 第18-19页 |
| ·跟踪方法分类 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 运动人体目标的检测 | 第21-29页 |
| ·运动目标检测的常用方法 | 第21-23页 |
| ·光流法 | 第21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-22页 |
| ·背景减除法 | 第22-23页 |
| ·运动人体目标的检测 | 第23-26页 |
| ·图像预处理 | 第23-24页 |
| ·运动人体目标检测 | 第24-25页 |
| ·数学形态学处理 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-28页 |
| ·一个运动目标的检测 | 第26-27页 |
| ·多个运动人体目标的检测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 Kalman 方法实现运动人体的跟踪 | 第29-45页 |
| ·Kalman 滤波预测 | 第29-34页 |
| ·Kalman 原理简介 | 第29-32页 |
| ·将 Kalman 用于预测跟踪 | 第32-34页 |
| ·模板匹配 | 第34-39页 |
| ·建立模板 | 第35-36页 |
| ·进行模板匹配 | 第36-38页 |
| ·模板自适应更新 | 第38-39页 |
| ·信息量与矩形窗口的变化 | 第39-41页 |
| ·信息量的计算 | 第39-40页 |
| ·信息量与矩形窗口变化 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 Camshift 方法实现运动人体目标跟踪 | 第45-59页 |
| ·Camshift 算法简介 | 第46-47页 |
| ·合适的子区域划分方法 | 第46-47页 |
| ·Camshift 算法原理 | 第47页 |
| ·Mean Shift 算法原理 | 第47-52页 |
| ·基本 Mean Shift 算法 | 第47-48页 |
| ·常用的核函数 | 第48-49页 |
| ·自适应选择带宽 h | 第49页 |
| ·Mean Shift 用于图像跟踪 | 第49-52页 |
| ·Camshift 算法用于人体目标跟踪 | 第52-55页 |
| ·人体跟踪实现 | 第52-53页 |
| ·自适应调整窗口 | 第53-54页 |
| ·改进的颜色模型 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |