| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状与难点问题 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标跟踪技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术存在的难点问题 | 第13-14页 |
| 1.3 常见的目标跟踪算法综述 | 第14-15页 |
| 1.4 课题主要研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 基于Mean Shift聚类的运动目标跟踪算法研究 | 第18-30页 |
| 2.1 图像预处理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 图像去噪 | 第18-19页 |
| 2.1.2 RGB到 HSV颜色空间的转化 | 第19-20页 |
| 2.1.3 颜色特征的选择 | 第20-21页 |
| 2.2 Mean Shift聚类算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 核函数的选择 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Mean Shift算法的数学模型 | 第22-24页 |
| 2.3 Mean Shift算法在目标跟踪中的应用 | 第24-28页 |
| 2.3.1 跟踪流程 | 第24-27页 |
| 2.3.2 Mean Shift算法的优缺点分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于目标运动信息的Mean Shift跟踪算法设计 | 第30-48页 |
| 3.1 MOG聚类算法的特点 | 第30-34页 |
| 3.2 改进MOG算法的运动信息提取方法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 基于MSS算法的显著性检测 | 第34-37页 |
| 3.2.2 基于显著性MOG算法的运动目标检测 | 第37-40页 |
| 3.3 结合目标运动信息改进的Mean Shift跟踪算法 | 第40-42页 |
| 3.4 背景干扰实验下的仿真结果对比分析 | 第42-46页 |
| 3.4.1 跟踪效果对比分析 | 第42-44页 |
| 3.4.2 跟踪性能对比分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于目标位置预测的Mean Shift跟踪算法设计 | 第48-62页 |
| 4.1 目标位置预测 | 第48-51页 |
| 4.1.1 基于帧间聚类的运动目标估计 | 第48-50页 |
| 4.1.2 尺度估计 | 第50-51页 |
| 4.2 结合目标位置预测改进的Mean Shift跟踪算法 | 第51-54页 |
| 4.2.1 遮挡情况判断 | 第52-53页 |
| 4.2.2 算法结合流程 | 第53-54页 |
| 4.3 突变情况实验下的仿真结果对比分析 | 第54-60页 |
| 4.3.1 跟踪效果对比分析 | 第54-57页 |
| 4.3.2 跟踪性能对比分析 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
