| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·目标检测 | 第10页 |
| ·目标跟踪 | 第10-11页 |
| ·目标检测跟踪系统框架 | 第11页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基于背景差分的运动目标检测 | 第13-26页 |
| ·图像预处理 | 第13-16页 |
| ·图像的平滑处理 | 第13-14页 |
| ·形态学处理 | 第14-15页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第15-16页 |
| ·常见的目标检测方法 | 第16-18页 |
| ·帧间差分法 | 第16-17页 |
| ·背景差分法 | 第17页 |
| ·光流法 | 第17-18页 |
| ·混合高斯模型 | 第18-20页 |
| ·背景模型的建立 | 第18-19页 |
| ·背景模型的更新 | 第19-20页 |
| ·本章的算法 | 第20-23页 |
| ·预处理 | 第20页 |
| ·目标提取 | 第20-21页 |
| ·后续处理 | 第21-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进的Mean Shift 和卡尔曼滤波跟踪算法 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26-28页 |
| ·相关理论 | 第28-32页 |
| ·Mean Shift | 第28-30页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第30-32页 |
| ·改进的Mean Shift 和卡尔曼滤波跟踪算法 | 第32-37页 |
| ·边缘方向直方图 | 第32-34页 |
| ·遮挡处理 | 第34-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于多特征融合的粒子滤波跟踪 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·粒子滤波理论 | 第42-47页 |
| ·蒙特卡罗模拟 | 第42-43页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第43-44页 |
| ·序列重要性采样 | 第44-45页 |
| ·建议分布的选择 | 第45-46页 |
| ·粒子退化和重采样 | 第46-47页 |
| ·粒子滤波算法 | 第47页 |
| ·多目标特征和融合策略 | 第47-50页 |
| ·颜色特征 | 第48-49页 |
| ·SIFT 特征 | 第49-50页 |
| ·融合策略 | 第50页 |
| ·多特征融合的粒子滤波跟踪算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·对尺寸变化的跟踪 | 第51-52页 |
| ·对复杂场景的跟踪 | 第52-53页 |
| ·多目标交叉遮挡的跟踪 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |