| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·图像序列中运动目标跟踪研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于上下文的跟踪算法研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第16-19页 |
| ·论文主要工作 | 第16-18页 |
| ·论文内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 目标跟踪中的AdaBoost 分类算法研究 | 第19-32页 |
| ·AdaBoost 在目标跟踪中的意义 | 第19-22页 |
| ·目标跟踪系统的要求 | 第19-21页 |
| ·分类器与跟踪性能之间的制约关系 | 第21页 |
| ·AdaBoost 的优势 | 第21-22页 |
| ·AdaBoost 分类器 | 第22-29页 |
| ·Offline AdaBoost 分类算法 | 第22-25页 |
| ·Online AdaBoost 分类算法 | 第25-29页 |
| ·基于Haar 特征的弱分类器 | 第29-30页 |
| ·基于AdaBoost 的运动目标跟踪算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于辅助物体计算的跟踪算法 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·算法基本思想概述 | 第32-34页 |
| ·基于辅助物体计算的跟踪 | 第34-39页 |
| ·GLAD 投票模型 | 第34-37页 |
| ·辅助物体与目标物体的运动关联模型 | 第37页 |
| ·辅助物体预测性能的在线评价 | 第37-38页 |
| ·跟踪算法总结 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-45页 |
| ·遮挡情况下的实验结果及分析 | 第40-41页 |
| ·表观变化时的实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·凌乱背景下的实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·跟踪算法的讨论 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于目标局部子区域投票模型的跟踪算法 | 第46-67页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·算法基本思想概述 | 第47-48页 |
| ·基于局部子区域投票的跟踪 | 第48-55页 |
| ·目标表观模型 | 第48-49页 |
| ·混合高斯投票模型 | 第49-53页 |
| ·投票模型的在线更新策略 | 第53-54页 |
| ·跟踪算法总结 | 第54-55页 |
| ·算法实现细节 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-66页 |
| ·算法参数设置 | 第57-58页 |
| ·跟踪过程分析 | 第58-60页 |
| ·算法性能分析 | 第60-65页 |
| ·算法的讨论 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |