| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像目标跟踪技术的国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 图像目标跟踪的算法概述 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 Mean Shift理论 | 第13-26页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 密度估计概述 | 第14页 |
| 2.3 参数密度估计 | 第14-15页 |
| 2.4 无参密度估计 | 第15-20页 |
| 2.4.1 无参密度估计的常用方法 | 第15-16页 |
| 2.4.2 核密度梯度估计 | 第16-19页 |
| 2.4.3 核函数的选择 | 第19-20页 |
| 2.5 Mean Shift理论 | 第20-25页 |
| 2.5.1 Mean Shift向量 | 第20-23页 |
| 2.5.2 算法收敛性分析 | 第23-24页 |
| 2.5.3 迭代轨迹的光滑性 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于核直方图的Mean Shift目标跟踪算法及仿真研究 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基于核直方图的Mean Shift目标跟踪算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 核函数直方图 | 第27-29页 |
| 3.2.2 目标和候选目标的相似性度量 | 第29页 |
| 3.2.3 基于相似性度量的目标定位 | 第29-30页 |
| 3.3 跟踪算法的结构及实现 | 第30-32页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第32-38页 |
| 3.4.1 实验图像序列S1 | 第32-34页 |
| 3.4.2 实验图像序列S2 | 第34-36页 |
| 3.4.3 实验图像序列S3 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于仿射变换的带宽自适应Mean Shift目标跟踪算法及仿真研究 | 第39-50页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 带宽对目标跟踪过程的影响 | 第40页 |
| 4.3 基于仿射变换的带宽自适应算法 | 第40-43页 |
| 4.3.1 目标运动的仿射变换 | 第40-41页 |
| 4.3.2 特征点的匹配 | 第41页 |
| 4.3.3 后向跟踪和形心匹配 | 第41-42页 |
| 4.3.4 算法结构 | 第42页 |
| 4.3.5 自适应带宽算法迭代步骤 | 第42-43页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第43-49页 |
| 4.4.1 实验图像序列S4 | 第43-46页 |
| 4.4.2 实验图像序列S5 | 第46-47页 |
| 4.4.3 实验图像序列S6 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 结合Mean Shift和卡尔曼滤波的目标跟踪算法及仿真研究 | 第50-63页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 贝叶斯滤波框架 | 第51-53页 |
| 5.2.1 最优估计与估计准则 | 第51-52页 |
| 5.2.2 贝叶斯意义下的状态估计 | 第52-53页 |
| 5.3 结合Mean Shift和卡尔曼滤波的目标跟踪算法 | 第53-59页 |
| 5.3.1 卡尔曼滤波原理 | 第53-55页 |
| 5.3.2 卡尔曼滤波算法模型的建立 | 第55-57页 |
| 5.3.3 跟踪算法的结构及实现 | 第57-59页 |
| 5.4 仿真实验结果分析 | 第59-62页 |
| 5.4.1 实验图像序列S7 | 第59-60页 |
| 5.4.2 实验图像序列S8 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
