| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·运动目标检测方法 | 第14-15页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第18-38页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于混合高斯背景模型的运动目标检测方法 | 第18-25页 |
| ·混合高斯背景模型的建立 | 第18-23页 |
| ·运动目标检测 | 第23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·基于背景重构的运动目标检测方法 | 第25-32页 |
| ·基于对称差分的背景重构算法 | 第25-29页 |
| ·运动目标检测 | 第29-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·基于背景边缘去除和GVF Snake的运动目标检测方法 | 第32-37页 |
| ·基于边缘的背景去除法 | 第32-34页 |
| ·基于GVF Snake的轮廓提取 | 第34-35页 |
| ·运动目标检测 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于均值漂移的目标跟踪算法 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·均值漂移算法的基本原理 | 第38-42页 |
| ·无参密度估计 | 第38-40页 |
| ·均值漂移向量 | 第40-41页 |
| ·均值漂移算法 | 第41-42页 |
| ·均值漂移跟踪算法 | 第42-45页 |
| ·目标模型的建立 | 第42-43页 |
| ·候选目标的描述 | 第43页 |
| ·相似性度量 | 第43-44页 |
| ·目标定位 | 第44-45页 |
| ·均值漂移跟踪算法步骤 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于均值漂移和自适应预测的目标跟踪算法 | 第50-67页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第50-52页 |
| ·系统模型 | 第51页 |
| ·滤波算法 | 第51-52页 |
| ·粒子滤波算法 | 第52-57页 |
| ·蒙特卡罗仿真 | 第52-53页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第53-54页 |
| ·序贯重要性采样 | 第54-55页 |
| ·重采样 | 第55页 |
| ·粒子滤波算法的具体实现 | 第55-57页 |
| ·基于均值漂移和自适应预测的跟踪算法 | 第57-62页 |
| ·目标模型的建立 | 第57-59页 |
| ·跟踪算法 | 第59-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作总结 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |