| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源、背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究发展动态 | 第10-12页 |
| ·视频跟踪算法的主要研究内容和分类 | 第12-14页 |
| ·本文的主要贡献 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 运动目标跟踪算法基础 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·基于表达和相似性度量的运动目标跟踪算法 | 第18-21页 |
| ·基于特征的跟踪算法 | 第18-20页 |
| ·基于区域统计的跟踪算法 | 第20页 |
| ·基于模型的跟踪算法 | 第20-21页 |
| ·滤波预测算法综述 | 第21-27页 |
| ·最优线性均方误差估计算法 | 第21-24页 |
| ·扩展Kalman 滤波算法 | 第24-26页 |
| ·粒子滤波算法 | 第26-27页 |
| ·Kalman 滤波的应用 | 第27页 |
| ·相似性度量方法 | 第27-29页 |
| ·欧氏距离（Euclidean Distance） | 第28页 |
| ·加权距离（Weighted Distance） | 第28页 |
| ·巴特查理亚系数（Bhattacharyya） | 第28页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第28-29页 |
| ·改进的Hausdorff 距离 | 第29页 |
| ·匹配搜索的优化算法 | 第29-32页 |
| ·Mean-Shift 理论基础 | 第29-32页 |
| ·算法分析 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于SIFT 特征匹配的运动目标跟踪算法 | 第33-49页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·SIFT 特征点提取和相似性度量 | 第34-38页 |
| ·SIFT 特征点介绍 | 第34-35页 |
| ·SIFT 特征点提取和表达 | 第35-37页 |
| ·SIFT 特征点相似性度量 | 第37-38页 |
| ·最大模糊熵的高斯聚类算法 | 第38-39页 |
| ·基于SIFT 特征匹配和KALMAN 滤波的运动目标跟踪算法研究 | 第39-41页 |
| ·跟踪系统的框架 | 第39-40页 |
| ·改进的Kalman 滤波算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果和算法分析 | 第41-48页 |
| ·尺度伸缩和形变的非刚体运动目标的跟踪实验 | 第41-44页 |
| ·部分及完全遮挡情况下的非刚体运动目标的跟踪实验 | 第44-45页 |
| ·光线亮度变化及部分遮挡情况下的刚体运动目标的跟踪实验 | 第45-47页 |
| ·跟踪算法误差分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于综合直方图的运动目标跟踪算法 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·综合颜色和梯度方向直方图 | 第50-53页 |
| ·梯度方向直方图 | 第50-52页 |
| ·色度直方图 | 第52页 |
| ·综合直方图 | 第52-53页 |
| ·MEAN-SHIFT 算法 | 第53-54页 |
| ·基于多尺度综合直方图的运动目标跟踪算法 | 第54-55页 |
| ·跟踪算法比较和性能分析 | 第55-62页 |
| ·运动目标尺度伸缩变化情况下的跟踪实验 | 第56-59页 |
| ·运动目标遮挡情况下的跟踪实验 | 第59页 |
| ·运动目标形变情况下的跟踪实验 | 第59-61页 |
| ·跟踪算法的定量比较与误差分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文及参加的科研项目 | 第72页 |
