基于物体局部信息的跟踪算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题的研究背景 | 第8-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-13页 |
| ·目标跟踪问题分类 | 第10-12页 |
| ·处理目标跟踪问题的两种思路 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪中的难点问题和研究发展趋势 | 第13-15页 |
| ·目标跟踪算法面临的难点 | 第13-15页 |
| ·目标跟踪算法发展趋势 | 第15页 |
| ·本论文的目的和主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 目标跟踪算法综述 | 第17-24页 |
| ·基于区域的跟踪算法 | 第17-18页 |
| ·基于特征的跟踪算法 | 第18页 |
| ·基于变形模板的跟踪算法 | 第18页 |
| ·基于模型的跟踪算法 | 第18-19页 |
| ·基于模板的相关匹配算法 | 第19-22页 |
| ·归一化互相关匹配算法 | 第20-22页 |
| ·绝对平衡搜索算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 复杂运动背景下的目标跟踪算法研究 | 第24-60页 |
| ·加权归一化相似度量 | 第24-31页 |
| ·加权归一化相似度量定义 | 第24-27页 |
| ·WNCC 与NCC 算法对比实验结果 | 第27-31页 |
| ·自适应模板更新策略 | 第31-34页 |
| ·模板评价函数 | 第33页 |
| ·自适应模板更新准则 | 第33-34页 |
| ·模板匹配失败原因的具体分析 | 第34-46页 |
| ·基于Kalman 滤波器的目标运动轨迹预测 | 第35-41页 |
| ·Kalman 滤波器原理及参数定义 | 第35-39页 |
| ·运动轨迹预测结果及分析 | 第39-41页 |
| ·目标区域的分割 | 第41-46页 |
| ·基于自适应阈值分割与形态学运算结合的分割算法 | 第41-43页 |
| ·基于Otsu 与二次投影法的目标分割方法 | 第43-46页 |
| ·两种分割方法比较 | 第46页 |
| ·目标发生遮挡时的处理策略 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
