| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 附图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第13-16页 |
| ·视频目标跟踪的研究现状 | 第13-14页 |
| ·音视频联合跟踪的研究现状 | 第14-16页 |
| ·目标跟踪中遮挡问题的研究现状 | 第16-18页 |
| ·遮挡问题的分类 | 第16-17页 |
| ·遮挡问题的解决思路 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第18-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第18页 |
| ·本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 理论基础 | 第20-32页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·粒子滤波算法 | 第20-25页 |
| ·粒子滤波算法的原理 | 第20-23页 |
| ·粒子滤波算法的优缺点 | 第23-24页 |
| ·粒子滤波在目标跟踪中的实现框架 | 第24-25页 |
| ·多特征融合算法概述 | 第25-29页 |
| ·常用融合算法分类 | 第25-27页 |
| ·基于特征置信度的融合算法 | 第27-29页 |
| ·多特征融合算法在目标跟踪中的实现框架 | 第29页 |
| ·遮挡算法概述 | 第29-31页 |
| ·基于Bhattacharyya系数的遮挡检测算法及其改进 | 第29-30页 |
| ·遮挡算法在目标跟踪中的实现框架 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于视频多特征的抗遮挡目标跟踪 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·粒子滤波在视频目标跟踪中的应用 | 第32页 |
| ·视频特征提取 | 第32-34页 |
| ·基于特征置信度的视频目标跟踪算法 | 第34-36页 |
| ·置信度度量 | 第34-35页 |
| ·融合算法 | 第35页 |
| ·遮挡检测与模型更新 | 第35-36页 |
| ·改进算法在视频目标跟踪中的实现框架 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 音视频联合的抗遮挡目标跟踪 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·音视频特征提取 | 第40-44页 |
| ·音视频特征选取原则 | 第40-41页 |
| ·音频特征提取 | 第41-43页 |
| ·视频特征提取 | 第43-44页 |
| ·基于特征置信度的音视频目标跟踪算法 | 第44-47页 |
| ·置信度度量 | 第44-46页 |
| ·融合算法 | 第46页 |
| ·遮挡检测与模型更新 | 第46-47页 |
| ·改进算法在音视频联合跟踪中的实现框架 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 参与科研项目和发表的学术论文目录 | 第60页 |