| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| Contents | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 目标跟踪的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 目标跟踪方法的分类 | 第13-14页 |
| 1.4 稀疏表示国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 稀疏表示理论以及应用 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 稀疏表示理论基础 | 第17-19页 |
| 2.3 稀疏表示在跟踪的应用 | 第19-22页 |
| 2.3.1 粒子滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于稀疏表示目标算法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 Lucas-Kanade图像配准算法 | 第23-30页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 算法原理 | 第23-26页 |
| 3.2.1 算法推导 | 第23-25页 |
| 3.2.2 基于Lucas-Kanade的目标跟踪 | 第25-26页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于稀疏表示和特征选择的LK目标跟踪 | 第30-50页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 目标的特征 | 第30-32页 |
| 4.2.1 特征的描述 | 第30-31页 |
| 4.2.2 特征选择对跟踪的作用 | 第31-32页 |
| 4.3 算法实现 | 第32-36页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第33-35页 |
| 4.3.1.1 字典构造 | 第33-34页 |
| 4.3.1.2 基于稀疏表示的特征选择 | 第34-35页 |
| 4.3.2 字典和模板的更新 | 第35页 |
| 4.3.3 基于特征选择的LK图像配准算法 | 第35-36页 |
| 4.4 实验仿真与对比 | 第36-48页 |
| 4.4.1 视角变化、快速运动、光照变化、尺度变化 | 第37-41页 |
| 4.4.2 大面积遮挡 | 第41-45页 |
| 4.4.3 跟踪误差对比 | 第45-48页 |
| 4.5 本章总结 | 第48-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |