| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 视频目标跟踪的研究现状 | 第12-22页 |
| 1.2.1 视频单目标跟踪的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 视频多目标跟踪的研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3 视频目标跟踪的难点 | 第22-23页 |
| 1.4 本文主要工作与论文结构安排 | 第23-25页 |
| 第2章 基于多属性模糊综合的视频目标跟踪 | 第25-49页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 多属性特征投票跟踪框架 | 第26-34页 |
| 2.2.1 外观特征投票 | 第27-32页 |
| 2.2.2 光流特征投票 | 第32-34页 |
| 2.3 不确定性投票的模糊综合 | 第34-37页 |
| 2.4 目标尺度更新 | 第37-38页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第38-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 基于模糊数据关联的视频多目标跟踪 | 第49-84页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 基于模糊空时信息聚类的视频多目标跟踪方法 | 第50-69页 |
| 3.2.1 隶属度函数与模糊C均值聚类算法 | 第51-52页 |
| 3.2.2 空时多属性特征 | 第52-57页 |
| 3.2.3 基于模糊空时信息聚类的数据关联 | 第57-60页 |
| 3.2.4 虚假观测判别与轨迹管理 | 第60-62页 |
| 3.2.5 实验结果及分析 | 第62-69页 |
| 3.3 基于直觉模糊集的视频多目标跟踪方法 | 第69-83页 |
| 3.3.1 直觉模糊集与直觉模糊点算子 | 第70-72页 |
| 3.3.2 基于直觉模糊集的数据关联 | 第72-74页 |
| 3.3.3 目标轨迹的建立、外推与删除 | 第74-75页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第75-83页 |
| 3.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第4章 基于直觉模糊分类器的视频多目标跟踪 | 第84-117页 |
| 4.1 引言 | 第84-85页 |
| 4.2 基于直觉模糊随机森林的视频多目标跟踪方法 | 第85-104页 |
| 4.2.1 直觉模糊决策树模型 | 第86-94页 |
| 4.2.2 直觉模糊随机森林模型 | 第94页 |
| 4.2.3 基于相关性度量的数据关联 | 第94-96页 |
| 4.2.4 基于直觉模糊随机森林的视频多目标跟踪算法 | 第96-98页 |
| 4.2.5 实验结果及分析 | 第98-104页 |
| 4.3 基于提升直觉模糊树的视频多目标跟踪 | 第104-116页 |
| 4.3.1 AdaBoost算法基本原理 | 第105-107页 |
| 4.3.2 提升直觉模糊树模型 | 第107-108页 |
| 4.3.3 提升直觉模糊树在视频目标跟踪中的应用 | 第108-110页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第110-116页 |
| 4.4 本章小结 | 第116-117页 |
| 第5章 总结与展望 | 第117-120页 |
| 5.1 论文总结 | 第117-118页 |
| 5.2 研究展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第130页 |