| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 目标表达形式 | 第12页 |
| 1.2.2 基于主动轮廓的跟踪 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究难点与存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与思路 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 判别式目标轮廓跟踪方法的总体概述 | 第18-34页 |
| 2.1 基于判别式模型的目标轮廓跟踪算法框架 | 第18-19页 |
| 2.2 主动轮廓跟踪方法研究 | 第19-22页 |
| 2.3 分类器模型研究 | 第22-30页 |
| 2.4 常用特征及其特点研究 | 第30-32页 |
| 2.5 跟踪算法的评价标准研究 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于表观特征的判别式主动轮廓跟踪算法 | 第34-50页 |
| 3.1 表观特征及其特点 | 第34页 |
| 3.2 方法概述与框架设计 | 第34-35页 |
| 3.3 基于表观特征的判别式主动轮廓跟踪算法 | 第35-43页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第35-38页 |
| 3.3.2 离线训练分类器 | 第38-41页 |
| 3.3.3 目标初始化 | 第41-42页 |
| 3.3.4 置信图计算 | 第42页 |
| 3.3.5 基于Level Set的主动轮廓跟踪算法 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第43-44页 |
| 3.4.2 结果及分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于多特征融合的判别式主动轮廓跟踪算法 | 第50-67页 |
| 4.1 Kinect及深度图像研究 | 第50-52页 |
| 4.2 分层模型概述与框架设计 | 第52-53页 |
| 4.3 基于分层模型的多特征融合的主动轮廓跟踪算法设计 | 第53-58页 |
| 4.3.1 基于表观特征的目标轮廓演化 | 第53页 |
| 4.3.2 基于深度信息的判别决策方法设计与分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 融合表观和深度特征的轮廓跟踪方法设计与分析 | 第55-58页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第58-65页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第58-59页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第59-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的主要研究成果 | 第74-75页 |
