摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
·课题的研究目的与意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-13页 |
·引言 | 第10-11页 |
·目标跟踪的应用研究 | 第11-12页 |
·目标跟踪的方法及算法研究 | 第12-13页 |
·存在的问题 | 第13-15页 |
·本文所做的工作 | 第15-16页 |
第二章 Mean Shift 基本理论的研究 | 第16-26页 |
·引言 | 第16页 |
·密度估计理论 | 第16-20页 |
·参数密度估计 | 第16-17页 |
·无参数密度估计 | 第17-20页 |
·Mean Shift 算法 | 第20-21页 |
·基于 Mean Shift 算法的目标跟踪 | 第21-23页 |
·算法的收敛性分析 | 第23-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第三章 基于 Mean Shift 的复杂背景下目标跟踪算法的改进 | 第26-41页 |
·传统 Mean Shift 算法存在的问题 | 第26-29页 |
·核窗口带宽问题 | 第26页 |
·颜色分布问题 | 第26-27页 |
·跟踪目标的状态变化问题 | 第27-28页 |
·跟踪目标的运动变化问题 | 第28-29页 |
·主成分分析法及卡尔曼滤波器 | 第29-32页 |
·主成分分析 | 第29-30页 |
·卡尔曼滤波 | 第30-32页 |
·自适应分块法 | 第32-34页 |
·算法总结与实验结果分析 | 第34-41页 |
·算法步骤 | 第34-36页 |
·实验结果与分析 | 第36-41页 |
第四章 图像序列中跟踪目标的快速预测法 | 第41-51页 |
·引言 | 第41页 |
·常见的目标预测方法 | 第41-45页 |
·帧间差分法 | 第41-42页 |
·边缘检测法 | 第42-43页 |
·背景减除法 | 第43-44页 |
·全局运动估计法 | 第44页 |
·目标分割方法 | 第44-45页 |
·质心跟踪法 | 第45页 |
·用于快速目标预测的三帧质位法 | 第45-47页 |
·算法描述 | 第46-47页 |
·存在的问题 | 第47页 |
·实验结果与分析 | 第47-51页 |
·算法步骤 | 第47-48页 |
·实验结果与分析 | 第48-51页 |
第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
·总结 | 第51-52页 |
·展望 | 第52-53页 |
致谢 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-58页 |
附录 | 第58-59页 |
详细摘要 | 第59-62页 |