| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究难点 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 研究现状及分析 | 第15-28页 |
| 2.1 追踪算法的研究现状 | 第15-20页 |
| 2.1.1 使用匹配方法的追踪算法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 使用额外外观模型的匹配方法的追踪算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 使用区别式分类方法的追踪算法 | 第18-20页 |
| 2.1.4 使用带有约束的区别式分类方法的追踪算法 | 第20页 |
| 2.2 追踪算法分析 | 第20-26页 |
| 2.2.1 目标区域 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于碎片的表示法 | 第21页 |
| 2.2.3 外观表征 | 第21-22页 |
| 2.2.4 运动表征 | 第22-23页 |
| 2.2.5 算法 | 第23-26页 |
| 2.2.6 模型更新 | 第26页 |
| 2.3 分析结论与基础算法的提出 | 第26-28页 |
| 第三章 算法原理 | 第28-48页 |
| 3.1 KCF追踪算法原理 | 第28-34页 |
| 3.1.1 KCF追踪算法的研究动机及综述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 KCF追踪算法原理 | 第29-34页 |
| 3.2 KCF追踪算法的缺点 | 第34-37页 |
| 3.2.1 KCF追踪算法的尺度缺陷 | 第35-36页 |
| 3.2.2 KCF的遮挡处理 | 第36页 |
| 3.2.3 KCF的目标混淆问题 | 第36-37页 |
| 3.3 SSD检测算法原理 | 第37-41页 |
| 3.3.1 算法模型 | 第37-39页 |
| 3.3.2 模型训练 | 第39-41页 |
| 3.3.3 在本文中的应用 | 第41页 |
| 3.4 在模型更新中引入置信度信息 | 第41-48页 |
| 3.4.1 置信度信息的定义 | 第41-44页 |
| 3.4.2 根据置信度信息进行模型的更新 | 第44-48页 |
| 第四章 工程框架及实验结果 | 第48-57页 |
| 4.1 算法流程 | 第48-49页 |
| 4.2 实验结果 | 第49-55页 |
| 4.2.1 追踪算法的评价标准 | 第49-52页 |
| 4.2.2 追踪算法的评估结果 | 第52-55页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第55-57页 |
| 4.3.1 基于全局的性能分析 | 第55页 |
| 4.3.2 基于属性的性能分析 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 未来展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |