| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·本文课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪技术简介 | 第9-12页 |
| ·跟踪技术难点 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 融合 LBP 和 Sobel 算子的 Mean shift 跟踪算法 | 第15-26页 |
| ·传统Mean shift在目标跟踪中的应用 | 第15-17页 |
| ·目标模型的描述 | 第15页 |
| ·候选模型的描述 | 第15-16页 |
| ·基于巴氏系数的度量 | 第16页 |
| ·迭代过程 | 第16-17页 |
| ·跟踪算法的特征提取 | 第17-21页 |
| ·LBP纹理模型 | 第17-18页 |
| ·Sobel算子 | 第18页 |
| ·特征的提取 | 第18-21页 |
| ·分块的目标跟踪 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于前景概率的目标跟踪技术 | 第26-39页 |
| ·前景和背景的分类 | 第26-30页 |
| ·Adaboost分类器 | 第26-27页 |
| ·基于Adaboost的投影向量 | 第27-30页 |
| ·投影向量的更新 | 第30页 |
| ·融合前景概率的模型表示 | 第30-33页 |
| ·权重的表示 | 第30-32页 |
| ·目标的估计 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于超像素的目标跟踪方法研究 | 第39-53页 |
| ·超像素 | 第39-44页 |
| ·超像素作为基本单元在跟踪中的应用 | 第39-40页 |
| ·超像素的分割 | 第40-44页 |
| ·基于超像素的外观模型 | 第44-48页 |
| ·外观模型的建立 | 第44-46页 |
| ·目标的位置与外观模型的更新 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60页 |