| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 视觉目标跟踪研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 视觉目标跟踪方法研究现状 | 第11-23页 |
| 1.2.1 经典跟踪方法 | 第12-17页 |
| 1.2.2 现代跟踪方法 | 第17-22页 |
| 1.2.3 视觉目标跟踪方法小结 | 第22-23页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第24-25页 |
| 第2章 视觉目标跟踪系统及其方法分析 | 第25-36页 |
| 2.1 视觉目标跟踪系统组成 | 第25-26页 |
| 2.2 视觉目标跟踪方法分析 | 第26-33页 |
| 2.2.1 跟踪系统实验数据集 | 第26-27页 |
| 2.2.2 跟踪系统评估标准 | 第27-28页 |
| 2.2.3 基础跟踪器的构建 | 第28-29页 |
| 2.2.4 特征选取方法实验与分析 | 第29-30页 |
| 2.2.5 观察模型实验与分析 | 第30-32页 |
| 2.2.6 运动模型实验与分析 | 第32-33页 |
| 2.2.7 模型更新方法 | 第33页 |
| 2.2.8 联合处理方法 | 第33页 |
| 2.3 视觉目标跟踪方法总结及改进 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于特征融合的结构化相关滤波跟踪(FFBS-CF)方法 | 第36-54页 |
| 3.1 FFBS-CF跟踪方法的设计 | 第36-40页 |
| 3.1.1 基于颜色和HOG特征的特征选取方法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 基于结构化相关滤波模板的观察模型 | 第37-39页 |
| 3.1.3 基于滑动窗口的运动模型 | 第39页 |
| 3.1.4 基于贡献度的多模板更新方法 | 第39-40页 |
| 3.1.5 基于加权累加的联合处理方法 | 第40页 |
| 3.2 FFBS-CF跟踪器的实现 | 第40-43页 |
| 3.2.1 FFBS-CF跟踪器训练算法 | 第41页 |
| 3.2.2 FFBS-CF跟踪器跟踪算法 | 第41-43页 |
| 3.3 FFBS-CF跟踪器的实验及分析 | 第43-52页 |
| 3.3.1 FFBS-CF跟踪器可行性实验 | 第43-45页 |
| 3.3.2 定量分析 | 第45-49页 |
| 3.3.3 定性分析 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 FFBS-CF跟踪方法在ITS中的应用 | 第54-64页 |
| 4.1 ITS中目标跟踪的意义 | 第54-55页 |
| 4.2 ITS中的目标跟踪方法分析 | 第55-57页 |
| 4.3 FFBS-CF跟踪方法在ITS中的应用 | 第57-63页 |
| 4.3.1 跟踪非刚体行人目标 | 第57-60页 |
| 4.3.2 跟踪刚体车辆目标 | 第60-62页 |
| 4.3.3 在ITS中的应用结果分析 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |