| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要工作及贡献 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论分析 | 第18-33页 |
| 2.1 LBP纹理分析 | 第18-28页 |
| 2.1.1 带阈值的LBP | 第18-20页 |
| 2.1.2 LBP统一模式直方图 | 第20-28页 |
| 2.2 颜色空间的转换 | 第28-30页 |
| 2.3 形态学处理 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 运动目标检测算法研究 | 第33-52页 |
| 3.1 运动目标检测算法概述 | 第33-37页 |
| 3.1.1 背景差分法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 光流法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 帧间差分法 | 第36-37页 |
| 3.2 混合高斯模型分析 | 第37-43页 |
| 3.3 运动目标检测的背景表示 | 第43-44页 |
| 3.4 基于LBP纹理和色度信息的运动目标检测算法 | 第44-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 运动目标跟踪算法研究 | 第52-66页 |
| 4.1 运动目标跟踪算法概述 | 第52-53页 |
| 4.2 运动目标跟踪常见算法分析 | 第53-57页 |
| 4.2.1 基子均值偏移（Meanshift）的目标跟踪 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的目标跟踪 | 第55-56页 |
| 4.2.3 基于粒子滤波的目标跟踪 | 第56-57页 |
| 4.3 Camshift跟踪算法 | 第57-59页 |
| 4.4 基于LBP纹理和色度信息的Camshift跟踪算法 | 第59-61页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第61-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第73页 |
