基于多通道图像融合的目标跟踪

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-10页
·目标跟踪研究的问题和应用	第7-8页
·本文的主要工作和安排	第8-10页
第二章 目标跟踪的研究内容	第10-21页
·目标的表达	第10-11页
·目标特征的选取	第11-12页
·跟踪算法的两种思路	第12-14页
·自底向上	第12-13页
·自顶向下	第13-14页
·跟踪算法的分类	第14-20页
·基于检测的方法	第14-16页
·基于区域的方法	第16页
·基于统计学习模型的方法	第16-19页
·基于形状匹配的方法	第19页
·基于变形模板的跟踪方法	第19-20页
·视频跟踪算法的评估	第20-21页
第三章 均值漂移算法简介	第21-24页
·背景知识	第21-22页
·核函数密度估计	第22-23页
·均值漂移向量	第23-24页
第四章 融合多通道信息进行目标跟踪	第24-34页
·基于融合多通道信息的目标提取	第25-29页
·多通道样本空间	第25-26页
·基于Fisher 线性判别分析的投影处理	第26-29页
·均值漂移跟踪系统	第29-34页
·目标模型	第30页
·候选目标模型	第30-31页
·相似度函数的平滑性	第31页
·最小化距离函数	第31-32页
·均值漂移跟踪算法步骤	第32-34页
第五章 仿真结果及分析	第34-43页
·算法的鲁棒性	第34-38页
·光照改变条件下比较	第35-37页
·相机运动条件下比较	第37-38页
·算法的准确性	第38-42页
·相机静止条件下比较	第38-40页
·相机运动条件下比较	第40-42页
·算法的时效性	第42-43页
第六章 结论与展望	第43-47页
·回顾	第43-44页
·本文的创新点	第44-45页
·展望	第45-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-52页
在硕士研究生期间取得的研究成果	第52-53页