| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 跟踪算法应对的挑战因素 | 第13页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.5 本章小节 | 第15-16页 |
| 第2章 相关滤波目标跟踪算法基础 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相关滤波器 | 第16-17页 |
| 2.3 相关滤波跟踪算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 相关滤波跟踪算法流程 | 第18-19页 |
| 2.3.2 线性相关滤波跟踪框架 | 第19-21页 |
| 2.3.3 更新策略 | 第21页 |
| 2.4 核相关滤波目标跟踪算法 | 第21-26页 |
| 2.4.1 核岭回归 | 第21-23页 |
| 2.4.2 构建训练样本 | 第23-24页 |
| 2.4.3 目标检测 | 第24-25页 |
| 2.4.4 更新分类器 | 第25-26页 |
| 2.5 不同训练框架的对比 | 第26页 |
| 2.6 改进方向 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 目标尺度估计和旋转角度估计 | 第28-38页 |
| 3.1 前-后向光流匹配 | 第28-29页 |
| 3.2 遮挡检测 | 第29页 |
| 3.3 特征点对的权重分布 | 第29-30页 |
| 3.4 目标最佳尺度估计 | 第30页 |
| 3.5 目标旋转角度估计 | 第30-31页 |
| 3.6 算法的完整步骤 | 第31-32页 |
| 3.7 算法 1：尺度和旋转估计实验结果分析 | 第32-37页 |
| 3.7.1 目标跟踪评估指标 | 第32-33页 |
| 3.7.2 定性分析 | 第33-34页 |
| 3.7.3 定量分析 | 第34-37页 |
| 3.8 本章小节 | 第37-38页 |
| 第4章 互补特征核相关滤波模型 | 第38-57页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 特征介绍 | 第38-39页 |
| 4.2.1 方向梯度直方图（HOG） | 第38-39页 |
| 4.2.2 颜色特征 | 第39页 |
| 4.3 多核融合 | 第39-40页 |
| 4.3.1 传统的特征融合方法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 多核多特征融合 | 第40页 |
| 4.4 相似性权重 | 第40-41页 |
| 4.5 权重的分配方式 | 第41页 |
| 4.6 算法的完整步骤 | 第41-42页 |
| 4.7 实验一：核相关滤波跟踪算法下的对比实验 | 第42-49页 |
| 4.7.1 算法 2：特征比较实验 | 第43-46页 |
| 4.7.2 算法 3：自适应更新实验 | 第46-49页 |
| 4.8 实验二：更多模型对比实验 | 第49-52页 |
| 4.8.1 定性分析 | 第49-50页 |
| 4.8.2 定量分析 | 第50-52页 |
| 4.9 实验三：加入尺度估计的互补特征实验（算法 4） | 第52-55页 |
| 4.9.1 定性分析 | 第52-53页 |
| 4.9.2 定量分析 | 第53-55页 |
| 4.10 本章小节 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第63页 |