| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于活动轮廓的跟踪方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于跟踪片段关联的跟踪方法 | 第13页 |
| 1.2.3 基于判别模型的跟踪方法 | 第13-14页 |
| 1.3 论文创新点及结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文结构图 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第17-18页 |
| 第二章 目标跟踪技术介绍 | 第18-25页 |
| 2.1 目标跟踪的系统结构 | 第18-19页 |
| 2.2 目标特征提取 | 第19-22页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第20-21页 |
| 2.2.3 边缘特征 | 第21页 |
| 2.2.4 光流场特征 | 第21-22页 |
| 2.3 数据关联方法 | 第22页 |
| 2.4 跟踪性能评估指数 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于最小能量的目标检测技术 | 第25-33页 |
| 3.1 能量函数 | 第25-28页 |
| 3.1.1 观察模型 | 第26页 |
| 3.1.2 动态模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 互斥模型 | 第27页 |
| 3.1.4 轨迹维持模型 | 第27-28页 |
| 3.1.5 轨迹修正模型 | 第28页 |
| 3.2 目标遮挡 | 第28-31页 |
| 3.2.1 跟踪目标的描述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 目标标记增长 | 第30-31页 |
| 3.2.3 目标可视度分析 | 第31页 |
| 3.2.4 目标遮挡处理 | 第31页 |
| 3.3 轮廓模型 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 多目标分层关联跟踪技术研究 | 第33-46页 |
| 4.1 基于表观模型的低层关联跟踪研究 | 第33-38页 |
| 4.1.1 采集训练样本 | 第34-35页 |
| 4.1.2 轮廓模型描述 | 第35-36页 |
| 4.1.3 相似性描述 | 第36-37页 |
| 4.1.4 学习算法 | 第37-38页 |
| 4.2 基于模型匹配的二次关联跟踪研究 | 第38-43页 |
| 4.2.1 匈牙利算法介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.2 转移矩阵计算 | 第41-43页 |
| 4.3 基于表观模型优化的高层关联跟踪技术研究 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第46-58页 |
| 5.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 5.1.1 数据库介绍 | 第46页 |
| 5.1.2 特征选择 | 第46-47页 |
| 5.1.3 对比实验 | 第47页 |
| 5.2 参数调试 | 第47-48页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第48-49页 |
| 5.3.2 跟踪结果分析 | 第49-52页 |
| 5.4 跟踪性能比较 | 第52-57页 |
| 5.4.1 PETS2009S3MF1-c1 三种跟踪方法的跟踪性能对比 | 第52-54页 |
| 5.4.2 PETS2009S2L1 库中三种方法的跟踪性能比较 | 第54-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |