| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·目标检测方法研究现状 | 第8-9页 |
| ·目标识别方法研究现状 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪方法研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 目标检测算法 | 第13-29页 |
| ·常用的目标检测算法 | 第13-15页 |
| ·差分法 | 第13页 |
| ·自适应阈值分割 | 第13-14页 |
| ·模块匹配法 | 第14-15页 |
| ·混合高斯模型 | 第15页 |
| ·基于改进Snake模型的目标检测算法 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·分形基础 | 第16-20页 |
| ·Snake模型 | 第20-21页 |
| ·GVF Snake模型 | 第21-23页 |
| ·基于分形和GVF Snake模型的目标检测快速算法 | 第23-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-28页 |
| ·实验结果 | 第25-27页 |
| ·效率分析 | 第27页 |
| ·时间复杂度分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 目标的特征提取与分类识别 | 第29-39页 |
| ·目标特征提取 | 第29-32页 |
| ·轮廓特征 | 第29-30页 |
| ·仿射不变矩 | 第30-31页 |
| ·Hu不变矩特征 | 第31-32页 |
| ·支持向量机算法简介 | 第32-36页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第32-34页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第34-35页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第35页 |
| ·支持向量机核函数 | 第35页 |
| ·支持向量机的特点 | 第35-36页 |
| ·基于SVM的人造目标分类实现 | 第36-38页 |
| ·分类器设计 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 KLT目标跟踪算法及在DSP中的实现 | 第39-60页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·KLT跟踪算法原理 | 第39-45页 |
| ·特征点检测 | 第39-42页 |
| ·特征点跟踪 | 第42-43页 |
| ·算法伪代码 | 第43-45页 |
| ·DSP开发平台 | 第45-49页 |
| ·DSP的特点 | 第45-46页 |
| ·DM642硬件设计 | 第46-48页 |
| ·开发环境CCS以及DSP/BIOS简介 | 第48-49页 |
| ·跟踪系统设计 | 第49-54页 |
| ·系统软件模块框架图 | 第49页 |
| ·视频输入程序设计 | 第49-51页 |
| ·视频输出程序设计 | 第51-52页 |
| ·KLT跟踪算法流程图 | 第52-54页 |
| ·KLT算法在DSP中的系统优化 | 第54-56页 |
| ·合理设计数据类型 | 第54页 |
| ·软件流水 | 第54-55页 |
| ·消除存储器相关性 | 第55页 |
| ·库函数的调用 | 第55页 |
| ·存储器优化 | 第55-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66页 |