| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外现状及趋势 | 第11-12页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 常用运动目标检测技术 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·背景差分法 | 第14-16页 |
| ·相邻帧间差分法 | 第16-18页 |
| ·光流法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于MeanShift算法的运动目标跟踪算法 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Mean Shift算法的理论 | 第21-28页 |
| ·核函数密度估计 | 第21-22页 |
| ·MeanShift算法基本思想和扩展形式分析 | 第22-25页 |
| ·概率密度梯度 | 第25-26页 |
| ·MeanShift算法实现和收敛性分析 | 第26-28页 |
| ·Mean Shift算法在目标跟踪方面的应用 | 第28-35页 |
| ·建立目标模型 | 第28-29页 |
| ·建立目标候选模型 | 第29页 |
| ·确定相似性度量 | 第29-30页 |
| ·运动目标的定位 | 第30-31页 |
| ·MeanShift目标跟踪算法的实现 | 第31-32页 |
| ·MeanShift算法的局限性及解决方案 | 第32页 |
| ·MeanShift算法的实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于自适应窗.变化的MeanShift算法 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·颜色模型 | 第36-40页 |
| ·基于自适应窗.变化的MeanShift算法 | 第40-49页 |
| ·运动目标跟踪中的跟踪窗.变化问题 | 第40页 |
| ·新算法的原理及实现 | 第40-45页 |
| ·新算法的实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于MeanShift的抗遮挡运动目标跟踪算法 | 第50-69页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·Kalman预测机制的提出与应用 | 第50-57页 |
| ·Kalman算法的提出和原理 | 第50-52页 |
| ·Kalman算法的应用 | 第52-54页 |
| ·Kalman 算法的实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·基于抗遮挡情况下的MeanShift运动目标跟踪算法 | 第57-68页 |
| ·运动目标跟踪中的遮挡问题 | 第57-58页 |
| ·新算法的原理及实现 | 第58-63页 |
| ·新算法的实验结果及分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
