| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.3 目标跟踪理论国内外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 目标跟踪理论国外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 目标跟踪理论国内发展现状 | 第16页 |
| 1.4 稀疏表示理论的研究发展现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.6 本文的内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 视频目标跟踪理论 | 第20-29页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 视频目标跟踪的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.3 视频目标跟踪算法分类 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基于实时检测的目标跟踪算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 基于粒子滤波的目标跟踪算法 | 第24-25页 |
| 2.4 视频目标跟踪技术的难点 | 第25-26页 |
| 2.5 视频目标跟踪算法的评价准则 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于稀疏表示的生成模型 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 相关理论 | 第29-35页 |
| 3.2.1 粒子滤波 | 第29-31页 |
| 3.2.2 稀疏表示理论 | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于稀疏表示的目标跟踪 | 第33-35页 |
| 3.3 基于局部稀疏表示的生成模型 | 第35-38页 |
| 3.3.1 目标的稀疏表示 | 第35-36页 |
| 3.3.2 目标函数的建立 | 第36页 |
| 3.3.3 模板的更新 | 第36-37页 |
| 3.3.4 算法具体步骤 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.4.1 定性分析 | 第39-40页 |
| 3.4.2 定量分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于颜色直方图与局部稀疏表示的跟踪算法 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 全局模板的构建 | 第44-45页 |
| 4.3 基于颜色直方图与局部稀疏表示的目标跟踪算法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 协同模板构建 | 第45页 |
| 4.3.2 改进的观测模型 | 第45-46页 |
| 4.3.3 模板的更新 | 第46-47页 |
| 4.3.4 算法复杂度分析 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.4.1 定性分析 | 第49-51页 |
| 4.4.2 定量分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第63页 |