| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究内容与创新点 | 第12页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 国内外相关技术研究 | 第14-22页 |
| 2.1 传统的目标跟踪算法 | 第14-16页 |
| 2.2 鉴别式目标追踪算法 | 第16-18页 |
| 2.3 基于深度学习的跟踪算法 | 第18-20页 |
| 2.4 AR应用中常用的跟踪基础跟踪算法 | 第20-22页 |
| 第三章 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第22-45页 |
| 3.1 目标的离线分析 | 第24-28页 |
| 3.1.1 模板匹配(NCC) | 第25-26页 |
| 3.1.2 特征点提取方案 | 第26-28页 |
| 3.2 实时的搜索算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 算法的前提-基于freak的目标检测算法 | 第29页 |
| 3.2.2 特征选取以及模板更新算法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 特征点位置预测 | 第32-33页 |
| 3.2.4 特征搜索算法 | 第33页 |
| 3.2.5 姿态矩阵更新以及分辨率预估 | 第33-34页 |
| 3.3 基础版跟踪算法实现 | 第34-39页 |
| 3.3.1 搜索范围的宽长比 | 第34页 |
| 3.3.2 匹配模板的大小 | 第34页 |
| 3.3.3 搜索范围常数 | 第34-35页 |
| 3.3.4 坐标系统 | 第35-36页 |
| 3.3.5 搜索过程中的模板匹配 | 第36-37页 |
| 3.3.6 姿态估计 | 第37-39页 |
| 3.4 基于模板匹配跟踪算法性能测试 | 第39-45页 |
| 3.4.1 离线的特征提取 | 第41页 |
| 3.4.2 实时的跟踪过程 | 第41-45页 |
| 第四章 优化的模板匹配目标跟踪算法 | 第45-55页 |
| 4.1 结合相关滤波的搜索算法 | 第46-48页 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波的起点预测算法 | 第48-52页 |
| 4.3 性能测试 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-60页 |
| 5.1 结合跟踪算法的增强现实产品在个行业的应用 | 第55-57页 |
| 5.2 算法总结 | 第57-58页 |
| 5.3 算法展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65页 |