| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·目标跟踪技术研究的现状及面临的难题 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究面临的难题 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪的主要方法 | 第10页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第10-13页 |
| 2 运动目标跟踪处理的相关理论 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·运动目标检测 | 第13-17页 |
| ·基本的目标检测 | 第13-14页 |
| ·目标检测的常用方法 | 第14-17页 |
| ·运动目标跟踪 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于均值偏移算法的目标跟踪研究 | 第19-43页 |
| ·均值偏移跟踪算法 | 第19-27页 |
| ·均值偏移理论 | 第19-22页 |
| ·目标跟踪中的均值偏移算法 | 第22-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·自适应带宽均值偏移算法 | 第27-31页 |
| ·传统均值偏移算法的不足 | 第27-28页 |
| ·目标跟踪中的自适应带宽均值偏移算法 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-31页 |
| ·自适应滤波 Mean Shift算法 | 第31-36页 |
| ·最小均方自适应滤波 | 第31-32页 |
| ·目标跟踪中的自适应滤波 Mean Shift算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·基于改进的CamShift算法 | 第36-42页 |
| ·CamShift算法 | 第36-38页 |
| ·CamShift算法在目标跟踪中的改进 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于粒子滤波算法的目标跟踪研究 | 第43-59页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第43-50页 |
| ·粒子滤波理论 | 第43-45页 |
| ·目标跟踪中的粒子滤波算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·基于粒子滤波的相关跟踪算法 | 第50-54页 |
| ·相关跟踪理论 | 第50-51页 |
| ·基于粒子滤波的相关跟踪算法在跟踪中的应用 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·基于多特征融合的粒子滤波算法 | 第54-58页 |
| ·改进的系统动态模型 | 第54-55页 |
| ·多特征融合的系统观测模型 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于均值偏移与粒子滤波融合算法的目标跟踪研究 | 第59-65页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·均值偏移算法与粒子滤波算法的融合分析 | 第59-60页 |
| ·基于均值偏移与粒子滤波融合的跟踪算法 | 第60-62页 |
| ·算法原理 | 第60-61页 |
| ·跟踪算法描述 | 第61页 |
| ·目标遮挡的处理 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |