| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状和动态 | 第17-21页 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-25页 |
| 第二章 目标检测与跟踪相关技术研究 | 第25-46页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 图像处理与底层特征提取 | 第25-29页 |
| 2.2.1 颜色 | 第26页 |
| 2.2.2 边缘 | 第26-27页 |
| 2.2.3 特征点 | 第27页 |
| 2.2.4 纹理 | 第27-28页 |
| 2.2.5 形状 | 第28页 |
| 2.2.6 深度信息 | 第28-29页 |
| 2.3 目标检测 | 第29-33页 |
| 2.3.1 静态目标检测 | 第29-30页 |
| 2.3.2 运动目标检测 | 第30-33页 |
| 2.4 运动目标跟踪 | 第33-39页 |
| 2.4.1 运动目标跟踪方法分类 | 第33-36页 |
| 2.4.2 经典算法介绍 | 第36-39页 |
| 2.5 三维模型重建 | 第39-43页 |
| 2.5.1 立体视觉法 | 第40页 |
| 2.5.2 纹理法 | 第40-41页 |
| 2.5.3 立体光学法 | 第41页 |
| 2.5.4 轮廓法 | 第41页 |
| 2.5.5 运动法SFM | 第41-42页 |
| 2.5.6 特征统计学习法 | 第42页 |
| 2.5.7 基于深度相机方法 | 第42-43页 |
| 2.6 三维姿态估计 | 第43-44页 |
| 2.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于可重建柱状三维模型（TDCMT）的目标三维姿态跟踪 | 第46-61页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 使用模板形变进行三维姿态跟踪 | 第47-56页 |
| 3.2.1 相关背景知识 | 第47-51页 |
| 3.2.2 模型投影 | 第51-54页 |
| 3.2.3 使用模型恢复来估计姿态 | 第54-56页 |
| 3.3 实验结果 | 第56-60页 |
| 3.3.1 定性分析 | 第56-58页 |
| 3.3.2 定量分析 | 第58-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于射影变换无关性（PTI）特征点匹配的目标三维运动跟踪 | 第61-83页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 三维姿态跟踪 | 第62-72页 |
| 4.2.1 SIFT特征提取与匹配 | 第64-67页 |
| 4.2.2 具有射影变换无关性的SIFT特征 | 第67-72页 |
| 4.2.3 姿态估计 | 第72页 |
| 4.3 实验结果 | 第72-82页 |
| 4.3.1 定性评价 | 第73-77页 |
| 4.3.2 定量评价 | 第77-80页 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 | 第80-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 基于重建三维模型(RTDM)的目标三维运动跟踪 | 第83-100页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 基于图像序列的三维模型重建 | 第84-90页 |
| 5.2.1 本质矩阵及外部参数求解 | 第84-88页 |
| 5.2.2 三角形化求特征点三维坐标 | 第88-89页 |
| 5.2.3 其它帧外部参数计算 | 第89页 |
| 5.2.4 集束优化 | 第89-90页 |
| 5.3 基于模型配准的目标三维运动跟踪 | 第90-95页 |
| 5.3.1 三维模型重建 | 第91-92页 |
| 5.3.2 三维模型跟踪 | 第92-95页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第95-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-100页 |
| 结论与展望 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-118页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 附件 | 第121页 |
