| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第12页 |
| ·目标检测与跟踪技术的研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| ·目标检测与跟踪的思路与方法 | 第15-17页 |
| ·常见的目标检测算法 | 第15页 |
| ·视觉跟踪的思路 | 第15-16页 |
| ·视觉跟踪的算法机理 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 运动目标视觉检测与跟踪算法 | 第19-37页 |
| ·帧间差分法 | 第19-21页 |
| ·背景差法 | 第21-23页 |
| ·光流法 | 第23-25页 |
| ·粒子滤波法 | 第25-29页 |
| ·蒙特卡罗模拟 | 第25-26页 |
| ·重要性采样 | 第26-27页 |
| ·序列重要性采样 | 第27-28页 |
| ·参考分布的选择及重采样 | 第28页 |
| ·算法流程 | 第28-29页 |
| ·均值偏移法 | 第29-35页 |
| ·Mean Shift 基本原理 | 第29-30页 |
| ·核函数与权重系数的引入 | 第30-31页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第31页 |
| ·Mean Shift 算法在跟踪中的应用 | 第31-33页 |
| ·Mean Shift 算法实验及算法的优缺点分析 | 第33-35页 |
| ·目标视觉检测与跟踪算法的综合分析与比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 视觉跟踪中的图像处理技术 | 第37-45页 |
| ·图像的颜色空间及颜色直方图 | 第37-40页 |
| ·图像的颜色空间 | 第37-39页 |
| ·直方图的计算 | 第39页 |
| ·直方图反向投影 | 第39-40页 |
| ·图像预处理和后期形态学处理 | 第40-44页 |
| ·图像预处理 | 第40-42页 |
| ·后期形态学处理 | 第42-44页 |
| ·OpenCV 技术 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 Camshift 跟踪算法的研究 | 第45-55页 |
| ·Camshift 算法 | 第45-49页 |
| ·算法原理 | 第45页 |
| ·算法步骤 | 第45-48页 |
| ·算法实验分析 | 第48-49页 |
| ·Kalman 滤波器在Camshift 算法中的应用 | 第49-54页 |
| ·Kalman 滤波器简介 | 第49-50页 |
| ·Kalman 滤波器在Camshift 算法中的应用 | 第50-51页 |
| ·Kalman 滤波器辅助跟踪实验 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 Camshift 算法的双ROI 判定及运动信息的融合 | 第55-62页 |
| ·单目标双ROI 的判定 | 第55-57页 |
| ·双ROI 的概念的提出 | 第55-56页 |
| ·双ROI 模型的应用 | 第56-57页 |
| ·双ROI 模型的优点及不足 | 第57页 |
| ·目标丢失后的再定位 | 第57-61页 |
| ·速度信息的引入 | 第57-59页 |
| ·再定位问题 | 第59-61页 |
| ·改进后的Camshift 算法流程 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第62-65页 |
| ·本文的主要研究工作及创新点总结 | 第62页 |
| ·课题研究过程中遇到的问题及对视觉跟踪的展望 | 第62-64页 |
| ·视觉跟踪技术发展的个人理解 | 第62-63页 |
| ·本课题中遇到的问题及展望 | 第63-64页 |
| ·全文主要视频实验数据 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文情况 | 第70页 |
