| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 发展现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 运动目标跟踪技术的发展现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 Android系统的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 Android平台运动目标跟踪的基础技术 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 Android系统简介 | 第15-18页 |
| 2.2.1 Android系统架构 | 第15-17页 |
| 2.2.2 Android应用程序开发的四大组件 | 第17页 |
| 2.2.3 Android Manifest.xml文件 | 第17-18页 |
| 2.3 开发工具与关键技术介绍 | 第18-19页 |
| 2.3.1 Android SDK | 第18页 |
| 2.3.2 JNI | 第18-19页 |
| 2.3.3 Android NDK | 第19页 |
| 2.4 Android应用程序的构建过程 | 第19-24页 |
| 2.4.1 开发环境的搭建 | 第20-21页 |
| 2.4.2 应用程序的结构 | 第21-22页 |
| 2.4.3 脚本文件Android.mk和Application.mk | 第22-23页 |
| 2.4.4 Open CV的配置 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 运动目标跟踪算法的设计与实现 | 第25-45页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 Meanshift算法理论 | 第25-28页 |
| 3.2.1 无参密度估计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 Meanshift迭代理论 | 第26-28页 |
| 3.3 基于Meanshift的运动目标跟踪算法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 目标模型 | 第28-29页 |
| 3.3.2 候选模型 | 第29页 |
| 3.3.3 相似性度量 | 第29页 |
| 3.3.4 Meanshift迭代过程 | 第29-30页 |
| 3.3.5 Meanshift算法实现过程 | 第30-31页 |
| 3.4 Camshift算法 | 第31-35页 |
| 3.4.1 计算图像的反向投影图 | 第32-33页 |
| 3.4.2 Meanshift迭代 | 第33-34页 |
| 3.4.3 Camshift算法调整收敛窗口 | 第34-35页 |
| 3.5 改进的Camshift算法 | 第35-39页 |
| 3.5.1 Kalman滤波器原理 | 第35-38页 |
| 3.5.2 改进算法的设计与实现 | 第38-39页 |
| 3.6 实验结果与性能分析 | 第39-44页 |
| 3.6.1 测试数据集描述 | 第39-40页 |
| 3.6.2 实验结果 | 第40-43页 |
| 3.6.3 性能分析 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 Android平台运动目标跟踪的设计与实现 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 应用程序的设计与实现 | 第45-51页 |
| 4.2.1 Android GUI的设计与实现 | 第46-48页 |
| 4.2.2 运动目标的选取 | 第48-49页 |
| 4.2.3 跟踪算法的实现 | 第49-50页 |
| 4.2.4 动态链接库的生成 | 第50-51页 |
| 4.3 Android平台下的实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 传统的Camshift算法跟踪结果 | 第52-53页 |
| 4.3.2 改进的Camshift算法跟踪结果 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
