| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪问题的困扰因素 | 第9-10页 |
| ·论文的内容概要 | 第10-12页 |
| 2 运动目标检测技术的研究 | 第12-22页 |
| ·运动目标检测技术概述 | 第12页 |
| ·帧间差分法 | 第12-14页 |
| ·相邻帧差法 | 第13-14页 |
| ·三帧差分法 | 第14页 |
| ·背景差分法 | 第14-15页 |
| ·形态学应用 | 第15-18页 |
| ·实验结果分析 | 第18-21页 |
| ·相邻帧差法下的运动目标检测 | 第18-19页 |
| ·三帧差分法下的运动目标检测 | 第19页 |
| ·背景差分法下的运动目标检测 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于MeanShift 的目标跟踪算法 | 第22-32页 |
| ·无参密度估计理论 | 第22-23页 |
| ·传统MeanShift 理论及其扩展形式 | 第23-25页 |
| ·MeanShift 算法中颜色空间的选择 | 第25-26页 |
| ·目标跟踪中的MeanShift 算法 | 第26-29页 |
| ·目标模板的描述 | 第27页 |
| ·候选模板的描述 | 第27-28页 |
| ·相似性度量 | 第28页 |
| ·运动目标跟踪的实现过程 | 第28-29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 改进的MeanShift 跟踪算法 | 第32-44页 |
| ·传统MeanShift 算法存在的问题 | 第32-34页 |
| ·核窗口带宽问题 | 第32-33页 |
| ·颜色分布问题 | 第33-34页 |
| ·改进后的MeanShift 算法 | 第34-36页 |
| ·改进后MeanShift 算法流程 | 第36-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-42页 |
| ·背景环境复杂情况下的目标跟踪 | 第37-39页 |
| ·背景信息大幅度改变情况下的目标跟踪 | 第39-41页 |
| ·跟踪目标与背景颜色相似情况下的目标跟踪 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 遮挡情况下的目标跟踪问题 | 第44-53页 |
| ·模板更新的必要性及其存在的问题 | 第44-45页 |
| ·模板更新策略 | 第45-47页 |
| ·整体模板更新策略 | 第45页 |
| ·选择性子模板更新策略 | 第45-47页 |
| ·改进后MeanShift 算法下的子模板更新策略 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结论 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |