| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 运动目标跟踪的分类和方法 | 第15-17页 |
| 1.2.1 运动目标跟踪算法的分类及基本要求 | 第15-16页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪算法的介绍 | 第16-17页 |
| 1.3 基于特征的粒子滤波目标跟踪算法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 运动目标跟踪算法综述 | 第20-32页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 运动目标特征 | 第20-24页 |
| 2.2.1 加权颜色直方图 | 第21-22页 |
| 2.2.2 边缘直方图 | 第22-23页 |
| 2.2.3 积分直方图 | 第23-24页 |
| 2.3 目标特征匹配策略 | 第24-25页 |
| 2.4 粒子滤波算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 贝叶斯滤波原理 | 第25-26页 |
| 2.4.2 经典粒子滤波算法原理 | 第26-27页 |
| 2.4.3 经典粒子滤波的算法流程及其存在的问题 | 第27-28页 |
| 2.5 Mean Shift算法 | 第28-29页 |
| 2.5.1 Mean Shift算法简介 | 第28页 |
| 2.5.2 Mean Shift算法的基本原理 | 第28-29页 |
| 2.5.3 Mean Shift算法流程及其存在的问题 | 第29页 |
| 2.6 目标跟踪算法的评价标准 | 第29-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于加权颜色直方图和边缘直方图的粒子滤波跟踪算法 | 第32-44页 |
| 3.1 基于颜色直方图和边缘直方图的粒子滤波跟踪算法介绍 | 第32-33页 |
| 3.2 基于加权颜色直方图和边缘直方图的粒子滤波跟踪算法介绍 | 第33-35页 |
| 3.3 算法实验及评价分析 | 第35-42页 |
| 3.3.1 实验环境和内容 | 第35页 |
| 3.3.2 实验数据 | 第35-37页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 3.4 实验总结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于光照不变图的多特征融合的粒子滤波跟踪算法 | 第44-54页 |
| 4.1 常规的解决光照变化的方法 | 第44-45页 |
| 4.2 光照不变图 | 第45-48页 |
| 4.2.1 位置敏感直方图 | 第45-46页 |
| 4.2.2 光照不变特征 | 第46-48页 |
| 4.3 基于光照不变图的多特征融合的粒子滤波跟踪算法介绍 | 第48-50页 |
| 4.4 基于光照不变图的算法实验 | 第50-52页 |
| 4.4.1 实验内容及其结果分析 | 第50-51页 |
| 4.4.2 与常见跟踪算法实验对比结果 | 第51-52页 |
| 4.5 实验总结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究结论 | 第54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
