| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 发展历史及研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 生成式目标跟踪算法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 判别式目标跟踪算法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 基于深度学习的目标跟踪算法 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于相关滤波的目标跟踪算法 | 第19-29页 |
| 2.1 相关滤波介绍 | 第19-20页 |
| 2.1.1 相关滤波的基本概念 | 第19页 |
| 2.1.2 基于相关滤波的目标跟踪算法的原理和框架 | 第19-20页 |
| 2.2 基于相关滤波的目标跟踪算法回顾 | 第20-28页 |
| 2.2.1 MOSSE目标跟踪算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 核相关滤波目标跟踪算法 | 第22-25页 |
| 2.2.3 高效的卷积算子目标跟踪算法 | 第25-28页 |
| 2.3 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 改进的时空上下文目标跟踪算法 | 第29-46页 |
| 3.1 时空上下文目标跟踪算法 | 第29-31页 |
| 3.2 HOG特征提取及其改进 | 第31-37页 |
| 3.2.1 HOG特征提取 | 第31-34页 |
| 3.2.2 HOG特征的改进 | 第34-37页 |
| 3.3 改进的STC目标跟踪算法 | 第37-46页 |
| 3.3.1 核方法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 改进的STC算法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 数值实验 | 第40-46页 |
| 第四章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第53页 |