| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状及面临的问题 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪研究所面临的问题 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 Mean Shift 算法原理 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·非参数密度估计 | 第15-17页 |
| ·均值漂移算法理论 | 第17-20页 |
| ·多维空间下核密度梯度估计 | 第17-18页 |
| ·均值漂移算法的推导 | 第18-20页 |
| ·Mean shift 算法在目标跟踪中的应用 | 第20-24页 |
| ·模型的描述 | 第20-21页 |
| ·目标模型 | 第21页 |
| ·候选模型 | 第21-22页 |
| ·相似性函数 | 第22页 |
| ·目标定位 | 第22-23页 |
| ·Mean Shift 跟踪算法基本流程 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于 Mean Shift 和 EKF 结合的抗遮挡目标跟踪算法 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·目标跟踪中的遮挡问题 | 第25-27页 |
| ·目标跟踪遮挡问题分析 | 第25-26页 |
| ·遮挡问题的解决方法 | 第26-27页 |
| ·扩展 Kalman 滤波算法 | 第27-30页 |
| ·基于 Mean Shift 和 EKF 相结合的抗遮挡目标跟踪算法 | 第30-37页 |
| ·遮挡程度判断 | 第30-31页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 目标尺度自适应的 Mean Shift 跟踪算法 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·SIFT 特征点提取 | 第39-45页 |
| ·SIFT 特征点提取的优点 | 第39-41页 |
| ·SIFT 特征点提取过程 | 第41-45页 |
| ·目标尺度自适应的 Mean Shift 跟踪算法实现 | 第45-50页 |
| ·算法流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 目标跟踪系统 DSP 实现 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·硬件平台介绍 | 第51-54页 |
| ·核心处理芯片 TMS320DM642 | 第51-53页 |
| ·系统模块介绍 | 第53-54页 |
| ·软件平台介绍 | 第54-62页 |
| ·RF5 软件开发框架 | 第54-57页 |
| ·代码移植 | 第57-59页 |
| ·软件开发流程 | 第59-60页 |
| ·工程的优化 | 第60-62页 |
| ·硬件平台实验结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文工作总结 | 第65-66页 |
| ·未来研究展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
