| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第14-15页 |
| 第二章 背景知识 | 第15-27页 |
| 2.1 基于时空上下文的密集采样跟踪算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 上下文简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 快速学习空间上下文 | 第16-18页 |
| 2.1.3 检测过程 | 第18-19页 |
| 2.1.4 跟踪算法 | 第19页 |
| 2.2 核相关滤波器跟踪算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 循环矩阵的介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.2 HOG特征简介 | 第21-22页 |
| 2.2.3 利用脊回归模型学习分类器 | 第22-23页 |
| 2.2.4 使用分类器进行检测 | 第23-24页 |
| 2.2.5 跟踪算法 | 第24页 |
| 2.3 两种密集采样跟踪算法分析 | 第24-25页 |
| 2.4 跟踪算法应对的挑战因素 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于时空上下文学习的多线索融合跟踪算法 | 第27-38页 |
| 3.1 时空上下文学习与粒子滤波结合的多线索融合方法 | 第27-29页 |
| 3.2 外观模型 | 第29页 |
| 3.3 权值函数中尺度的更新 | 第29-31页 |
| 3.4 跟踪过程 | 第31页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第31-37页 |
| 3.5.1 定量分析 | 第32-35页 |
| 3.5.2 定性分析 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 先验约束核相关滤波器跟踪算法 | 第38-48页 |
| 4.1 先验约束脊回归模型 | 第38-40页 |
| 4.1.1 线性回归模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 非线性回归模型 | 第39-40页 |
| 4.2 彩色均值块特征 | 第40页 |
| 4.3 跟踪算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 4.4.1 定量分析 | 第42-44页 |
| 4.4.2 定性分析 | 第44-46页 |
| 4.5 两种改进的目标跟踪算法比较 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于时空上下文和核相关滤波器的跟踪软件设计与实现 | 第48-54页 |
| 5.1 需求分析 | 第48-49页 |
| 5.2 软件设计与实现 | 第49-51页 |
| 5.2.1 人机交互界面 | 第49页 |
| 5.2.2 跟踪窗.模块 | 第49-50页 |
| 5.2.3 初始化模块 | 第50页 |
| 5.2.4 跟踪模块 | 第50-51页 |
| 5.2.5 结果保存与分析模块 | 第51页 |
| 5.3 软件运行结果 | 第51页 |
| 5.4 软件测试 | 第51-53页 |
| 5.4.1 测试环境 | 第52页 |
| 5.4.2 测试内容 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |