| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题的研究方案和研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪理论基础 | 第12-26页 |
| ·运动目标检测技术 | 第12-16页 |
| ·特征点检测法 | 第12-14页 |
| ·图像分割法 | 第14页 |
| ·帧间差分法 | 第14-15页 |
| ·光流法 | 第15页 |
| ·聚类分析法 | 第15-16页 |
| ·运动矢量场法 | 第16页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第16页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第16-21页 |
| ·运动目标跟踪技术的分类 | 第17-19页 |
| ·运动目标跟踪算法的性能评估 | 第19-21页 |
| ·相关理论基础 | 第21-24页 |
| ·颜色空间 | 第21-23页 |
| ·颜色直方图 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于SURF 算法的运动目标检测方法 | 第26-34页 |
| ·SURF 算法简介 | 第27-29页 |
| ·使用SURF 算法进行运动目标检测 | 第29-33页 |
| ·图像关键点匹配 | 第29-30页 |
| ·提取稳定的关键点 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波的Camshift 运动目标跟踪 | 第34-50页 |
| ·Mean Shift 算法理论基础 | 第34-37页 |
| ·Mean Shift 简介 | 第34页 |
| ·Mean Shift 的基本思想及其扩展形式 | 第34-37页 |
| ·Mean Shift 算法分析 | 第37页 |
| ·Camshift 算法 | 第37-40页 |
| ·Camshift 算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·Camshift 算法的实现步骤 | 第38-40页 |
| ·Camshift 算法的优缺点 | 第40页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第40-45页 |
| ·卡尔曼滤波器的原理 | 第40-42页 |
| ·卡尔曼滤波器的优点 | 第42页 |
| ·基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪 | 第42-45页 |
| ·基于Kalman 滤波的Camshift 目标跟踪算法 | 第45-46页 |
| ·算法的基本原理及步骤 | 第45-46页 |
| ·遮挡问题的处理 | 第46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第56页 |