| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·计算机视觉概述 | 第7页 |
| ·目标检测与跟踪概述 | 第7-9页 |
| ·动态序列图像 | 第7-8页 |
| ·目标跟踪系统 | 第8-9页 |
| ·存在的问题和挑战 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究动态及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国外研究动态及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·课题内容安排 | 第11页 |
| ·课题创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 动态目标检测 | 第13-21页 |
| ·帧间差分法 | 第13-14页 |
| ·基本概念 | 第13页 |
| ·方法原理 | 第13-14页 |
| ·实验结果及分析 | 第14页 |
| ·背景差分法 | 第14-16页 |
| ·基本概念 | 第14-15页 |
| ·方法原理 | 第15页 |
| ·实验结果与分析 | 第15-16页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·方法原理 | 第16-17页 |
| ·基于帧间差分和背景差分的目标检测算法 | 第17-19页 |
| ·算法描述 | 第17-18页 |
| ·实验结果及分析 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于Mean Shift 的目标跟踪算法 | 第21-31页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第21-23页 |
| ·Mean Shift 基本思想 | 第21-22页 |
| ·Mean Shift 的扩展 | 第22-23页 |
| ·基于Mean Shift 的目标跟踪算法 | 第23-27页 |
| ·目标模型 | 第24页 |
| ·候选模型 | 第24页 |
| ·相似性度量 | 第24-25页 |
| ·目标定位 | 第25-27页 |
| ·跟踪窗口自适应 | 第27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 融入卡尔曼滤波的Mean Shift 目标跟踪算法 | 第31-39页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第31-33页 |
| ·卡尔曼滤波定义 | 第31-33页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第33页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·遮挡问题的处理 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 基于Harris 角点检测的Mean Shift 目标跟踪算法 | 第39-47页 |
| ·Harris 角点检测 | 第39-44页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·课题工作总结 | 第47-48页 |
| ·课题展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录：攻读硕士期间学术和科研成果 | 第55页 |