| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究技术背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·文章组织结构 | 第15-17页 |
| 2 基于 TLD 的一般目标跟踪算法 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·TLD 目标跟踪算法 | 第17-20页 |
| ·一般目标跟踪的难点 | 第20-22页 |
| ·显著性目标检测 | 第22-26页 |
| ·基于显著性的 TLD 改进算法 | 第26-30页 |
| ·基于仿脑模型的 TLD 跟踪算法设想 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于生物视觉的跟踪算法 | 第35-61页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于频域的显著性模型 | 第35-41页 |
| ·运动显著性模型 | 第41-43页 |
| ·超复数傅里叶变换（HFT） | 第43-44页 |
| ·基于生物视觉目标自动跟踪方法 | 第44-55页 |
| ·算法的运行速度提升 | 第55-56页 |
| ·多目标场景分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 4 总结与展望 | 第61-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71页 |