| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 目录 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-16页 |
| ·目标跟踪领域的研究现状 | 第16-21页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 半监督Hough Forests跟踪 | 第24-40页 |
| ·概述 | 第25-26页 |
| ·Hough Forests分类器原理介绍 | 第26-27页 |
| ·半监督Hough Forests分类器及目标跟踪 | 第27-33页 |
| ·实验分析 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于检测反馈的长程跟踪算法 | 第40-58页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·基于检测反馈的跟踪框架 | 第41页 |
| ·前馈控制-跟踪算子 | 第41-43页 |
| ·反馈控制 | 第43-46页 |
| ·系统收敛性分析 | 第46-48页 |
| ·实验分析 | 第48-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 基于双层粒子滤波的半监督Hough Forests多目标跟踪 | 第58-72页 |
| ·概述 | 第58-59页 |
| ·基于双层粒子滤波的半监督Hough Forests分类器 | 第59-63页 |
| ·多目标关联 | 第63-65页 |
| ·算法细节描述 | 第65-66页 |
| ·实验分析 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于多片段Hough Forests检测算法和在线CRF模型的多目标实时跟踪算法 | 第72-92页 |
| ·概述 | 第72-74页 |
| ·算法整体框架 | 第74-75页 |
| ·多片段多视角Hough Forests人体模型 | 第75-78页 |
| ·基于CRF模型的多目标关联方法 | 第78-85页 |
| ·实验分析 | 第85-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| ·全文总结和创新点 | 第92-93页 |
| ·未来工作展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-114页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第114页 |
