| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·视频运动目标检测与跟踪概述 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14页 |
| ·论文的内容结构与创新 | 第14-16页 |
| 第二章 视频序列中运动目标检测 | 第16-30页 |
| ·主要的目标检测方法 | 第16-18页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·帧差法 | 第17页 |
| ·背景差分法 | 第17-18页 |
| ·动态场景中的背景运动估计与补偿 | 第18-23页 |
| ·背景运动估计 | 第19-22页 |
| ·背景运动补偿 | 第22-23页 |
| ·基于运动补偿的目标检测 | 第23-24页 |
| ·基于动态矩阵的背景更新算法 | 第23页 |
| ·运动补偿与背景更新结合的目标检测 | 第23-24页 |
| ·实验结果分析 | 第24-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 RJMCMC粒子滤波及在目标跟踪中的应用 | 第30-48页 |
| ·基本粒子滤波算法 | 第31-33页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第31-32页 |
| ·基本粒子滤波理论(SIS算法) | 第32-33页 |
| ·RJ-MCMC粒子滤波概述 | 第33-36页 |
| ·MCMC算法 | 第33-34页 |
| ·RJ-MCMC算法 | 第34-36页 |
| ·RJ-MCMC在视频目标跟踪中的应用 | 第36-43页 |
| ·跟踪系统观测模型 | 第36-38页 |
| ·基于MCMC粒子滤波的目标跟踪 | 第38-39页 |
| ·基于RJ-MCMC粒子滤波的多目标跟踪 | 第39-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于运动补偿的RJ-MCMC视频目标跟踪算法 | 第48-59页 |
| ·基于颜色直方图与前景匹配结合的观测模型 | 第48-49页 |
| ·改进的运动方程 | 第49-50页 |
| ·基于运动补偿与MCMC结合的目标跟踪 | 第50-51页 |
| ·基于运动补偿与RJ-MCMC结合的目标跟踪 | 第51-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |