| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要工作与组织安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的主要内容和章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 多目标跟踪算法概述 | 第16-22页 |
| 2.1 目标表达模型 | 第16-19页 |
| 2.2 多目标搜索机制的选择 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 目标的外观表达建模方法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 跟踪目标检测和表达建模 | 第22-23页 |
| 3.2 外部光源估计 | 第23-25页 |
| 3.3 基于光照和深度信息的目标跟踪 | 第25-27页 |
| 3.3.1 构建输入图像 | 第25页 |
| 3.3.2 目标表达建模过程 | 第25-27页 |
| 3.4 模糊模板的引入以及运动模糊的处理 | 第27-28页 |
| 3.5 目标表达模型的建立 | 第28-30页 |
| 3.6 实验与分析 | 第30-35页 |
| 3.6.1 目标表达建模方法的比较 | 第30-31页 |
| 3.6.2 与主流目标跟踪算法的比较 | 第31-35页 |
| 定性分析 | 第32-34页 |
| 定量分析 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于子图分解的多目标跟踪算法 | 第36-57页 |
| 4.1 基于子图分解的多目标跟踪 | 第36-38页 |
| 4.2 子图分解的两个基本概念 | 第38-45页 |
| 4.2.1 不相交连接路径问题 | 第39-41页 |
| 4.2.2 最小代价子集分解公式 | 第41-42页 |
| 4.2.3 概率模型 | 第42-44页 |
| 4.2.4 启发式解决方案 | 第44-45页 |
| 4.3 多目标跟踪算法实现过程 | 第45-47页 |
| 4.3.1 轨迹片段的产生 | 第45-46页 |
| 4.3.2 对轨迹片段进行一元运算和二元运算 | 第46页 |
| 4.3.3 基于子图分解得到运动轨迹模型 | 第46-47页 |
| 4.4 结合目标表达模型进行多目标跟踪 | 第47-48页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第48-55页 |
| 4.5.1 实验对象和评价方法 | 第48-49页 |
| 4.5.2 子图分解与不相交路径模型的比较 | 第49-51页 |
| 4.5.3 本文方法与state-of-the-art多目标跟踪算法的比较 | 第51-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 附表 | 第68页 |