| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 基于多传感器技术的机器人目标跟踪研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 基于视觉传感器的机器人目标跟踪技术 | 第18-20页 |
| 1.2.2 基于多传感器技术的器人目标跟踪技术 | 第20-21页 |
| 1.3 移动机器人目标跟踪算法研究现状 | 第21-25页 |
| 1.3.1 机器人自启动算法 | 第21-22页 |
| 1.3.2 目标跟踪算法的研究现状 | 第22-24页 |
| 1.3.3 移动机器人控制方法研究现状 | 第24-25页 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 | 第25-27页 |
| 1.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第2章 硬件平台 | 第29-35页 |
| 2.1 Pioneer3-DX实验平台 | 第29-30页 |
| 2.2 传感器 | 第30-33页 |
| 2.2.1 RFID系统 | 第30-31页 |
| 2.2.2 立体视觉系统 | 第31-32页 |
| 2.2.3 Kinect传感器 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于步态的运动人体识别 | 第35-55页 |
| 3.1 基于步态光流图与视角的运动人体识别 | 第36-42页 |
| 3.1.1 预处理 | 第36-37页 |
| 3.1.2 步态光流图 | 第37-39页 |
| 3.1.3 基于运动规律的视角确定 | 第39-41页 |
| 3.1.4 基于步态光流图与视角的行人步态识别 | 第41-42页 |
| 3.2 基于头肩均值模型和视角的步态识别 | 第42-45页 |
| 3.2.1 头肩均值模型提取 | 第42-43页 |
| 3.2.2 基于头肩均值形状与视角的步态识别 | 第43-45页 |
| 3.3 结合步态光流图和头肩均值形状的远距离身份验证方法 | 第45-47页 |
| 3.4 实验结果 | 第47-53页 |
| 3.4.1 视角识别实验 | 第47-48页 |
| 3.4.2 结合步态光流图和头肩均值形状的步态识别实验 | 第48-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于多特征融合的移动机器人目标跟踪 | 第55-83页 |
| 4.1 基于改进Mean Shift算法的移动机器人目标跟踪 | 第56-61页 |
| 4.1.1 基于Mean Shift算法的移动机器人目标跟踪 | 第56-58页 |
| 4.1.2 基于改进Mean Shift算法的移动机器人目标跟踪 | 第58-60页 |
| 4.1.3 双层协作定位机制下的移动机器人目标跟踪 | 第60-61页 |
| 4.2 多特征融合的移动机器人目标跟踪 | 第61-69页 |
| 4.2.1 深度信息 | 第62-63页 |
| 4.2.2 形状信息 | 第63-65页 |
| 4.2.3 深度颜色纹理联合特征 | 第65-66页 |
| 4.2.4 运动信息 | 第66-68页 |
| 4.2.5 算法实现 | 第68-69页 |
| 4.3 分块多特征融合的移动机器人目标跟踪 | 第69-75页 |
| 4.3.1 深度直方图特征 | 第69-71页 |
| 4.3.2 分块多特征目标描述子 | 第71-72页 |
| 4.3.3 分块目标模板更新策略 | 第72-73页 |
| 4.3.4 算法实现 | 第73-75页 |
| 4.4 实验结果 | 第75-80页 |
| 4.4.1 基于改进Mean Shift算法的移动机器人目标跟踪实验结果 | 第75-77页 |
| 4.4.2 多特征融合的移动机器人目标跟踪实验结果 | 第77-78页 |
| 4.4.3 分块多特征的移动机器人目标跟踪实验结果 | 第78-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-83页 |
| 第5章 基于改进多示例学习算法的移动机器人目标跟踪 | 第83-113页 |
| 5.1 在线多示例学习算法 | 第83-86页 |
| 5.2 改进的在线多示例学习算法 | 第86-93页 |
| 5.2.1 目标描述 | 第86-87页 |
| 5.2.2 分类器学习 | 第87-90页 |
| 5.2.3 基于反馈机制的分类器更新策略 | 第90-91页 |
| 5.2.4 尺寸自适应 | 第91页 |
| 5.2.5 算法实现 | 第91-93页 |
| 5.3 双层协作定位机制下基于改进多示例学习算法的移动机器人目标跟踪实现 | 第93-99页 |
| 5.3.1 双层协作定位机制下基于改进多示例学习算法的移动机器人目标跟踪 | 第93-96页 |
| 5.3.2 基于模糊逻辑的智能控制器 | 第96-99页 |
| 5.4 实验结果 | 第99-112页 |
| 5.4.1 视频跟踪结果 | 第99-109页 |
| 5.4.2 基于改进多示例学习算法的移动机器人目标跟踪实验结果 | 第109-112页 |
| 5.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 结论 | 第113-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
