| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 主动视觉跟踪研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 视觉跟踪算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 转台及其控制研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 主动视觉系统及Mean Shift跟踪算法介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 主动视觉系统介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 Mean Shift视觉跟踪算法 | 第18-27页 |
| 2.2.1 密度估计理论 | 第19-21页 |
| 2.2.2 Mean Shift算法 | 第21-24页 |
| 2.2.3 基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法 | 第24-27页 |
| 2.3 本章总结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Mean Shift的视觉跟踪改进算法 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于特征融合的Mean Shift视觉目标跟踪 | 第28-32页 |
| 3.2.1 HSV颜色空间 | 第28-29页 |
| 3.2.2 LBP纹理特征直方图 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于模型融合的Mean Shift视觉跟踪算法 | 第30-31页 |
| 3.2.4 实验结果及分析 | 第31-32页 |
| 3.3 基于模型更新的Mean Shift视觉目标跟踪 | 第32-36页 |
| 3.3.1 模型更新策略 | 第32-34页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.4 结合卡尔曼预测的Mean Shift视觉目标跟踪 | 第36-41页 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波理论 | 第36-37页 |
| 3.4.2 结合卡尔曼预测和Mean Shift的视觉目标跟踪算法 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章总结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于二维转台的模糊控制器设计 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 PD控制算法在转台控制中的应用 | 第43-44页 |
| 4.2.1 PID控制算法基本原理 | 第43-44页 |
| 4.2.2 二维机械转台的PD控制 | 第44页 |
| 4.3 基于PT转台的二维模糊控制器设计 | 第44-48页 |
| 4.3.1 模糊控制基础及模糊控制器设计 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于视觉转台的二维模糊控制器设计 | 第46-48页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 主动视觉系统控制平台软件设计 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章总结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第60页 |
