基于置信度的多特征目标自适应跟踪算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·应用前景 | 第7-8页 |
| ·软件平台简介 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究目标及主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 基于颜色特征及模板匹配的目标跟踪 | 第11-27页 |
| ·颜色特征提取 | 第11-17页 |
| ·颜色空间 | 第11-15页 |
| ·颜色特征提取 | 第15-17页 |
| ·颜色特征匹配 | 第17-20页 |
| ·搜索策略 | 第18页 |
| ·颜色匹配算法 | 第18-20页 |
| ·模板匹配 | 第20-22页 |
| ·加速方案 | 第22-23页 |
| ·金字塔匹配 | 第22-23页 |
| ·非均匀抽样 | 第23页 |
| ·算法流程 | 第23-24页 |
| ·跟踪实验 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于形状特征的目标跟踪 | 第27-45页 |
| ·灰度图像提取 | 第27-28页 |
| ·边缘的提取 | 第28-31页 |
| ·Roberts 算子 | 第28-29页 |
| ·Sobel 算子 | 第29-30页 |
| ·Prewitt 算子 | 第30页 |
| ·边缘对比度法 | 第30-31页 |
| ·形状表达和描述 | 第31-37页 |
| ·链表表示法 | 第32-33页 |
| ·曲率尺度空间描述 | 第33页 |
| ·边缘方向直方图法 | 第33-34页 |
| ·傅立叶变换描述 | 第34-35页 |
| ·霍夫变换 | 第35-37页 |
| ·改进的霍夫变换 | 第37页 |
| ·相似度计算 | 第37-39页 |
| ·欧式距离 | 第38页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第38页 |
| ·直方图相交法 | 第38-39页 |
| ·广义霍夫相似度计算法 | 第39页 |
| ·算法流程 | 第39-40页 |
| ·跟踪实验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于运动特性的目标跟踪 | 第45-55页 |
| ·背景差分法 | 第45页 |
| ·帧间差分法 | 第45-46页 |
| ·光流法 | 第46-52页 |
| ·运动场与光流场 | 第46-48页 |
| ·光流的约束方程 | 第48-49页 |
| ·光流计算方法 | 第49-52页 |
| ·金字塔光流法 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-54页 |
| ·跟踪实验 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于置信度的多特征目标自适应跟踪算法 | 第55-73页 |
| ·多特征跟踪问题 | 第55-56页 |
| ·特征置信度检测 | 第56-62页 |
| ·颜色特征置信度 | 第57-59页 |
| ·形状特征置信度 | 第59-61页 |
| ·运动特性置信度 | 第61-62页 |
| ·算法流程图 | 第62-64页 |
| ·跟踪效果分析 | 第64-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
