| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 中文文摘 | 第4-8页 |
| 绪论 | 第8-14页 |
| 第一节 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第三节 视觉跟踪主要方法以及存在的问题 | 第11-12页 |
| 第四节 论文主要工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 第一章 目标特征表述 | 第14-22页 |
| 第一节 颜色特征 | 第14-17页 |
| 第二节 边缘特征 | 第17-20页 |
| 第三节 相似度函数 | 第20页 |
| 第四节 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 概率图模型的基本原理 | 第22-36页 |
| 第一节 概率图模型简介 | 第22页 |
| 第二节 常用概率图模型 | 第22-27页 |
| 第三节 概率图模型的推理方法 | 第27-34页 |
| 第四节 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于隐马尔可夫模型的粒子滤波跟踪算法 | 第36-48页 |
| 第一节 基于隐马尔可夫的目标跟踪模型建立 | 第36-37页 |
| 第二节 标准粒子滤波过程 | 第37-39页 |
| 第三节 多特征融合粒子滤波跟踪 | 第39-46页 |
| 第四节 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于马尔可夫随机场和隐马尔可夫模型的多子块多特征跟踪算法 | 第48-70页 |
| 第一节 多线索融合的粒子滤波跟踪算法 | 第48-60页 |
| 第二节 基于马尔可夫随机场的粒子滤波跟踪算法 | 第60-67页 |
| 第三节 本章小结 | 第67-70页 |
| 第五章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 个人简历 | 第82-86页 |