| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本论文主要工作和各章内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 粒子滤波跟踪算法研究 | 第16-24页 |
| 2.1 粒子滤波算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 粒子滤波算法原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 序贯重要性采样（SIS） | 第17-19页 |
| 2.1.3 序贯重要性重采样算法（SIR） | 第19-20页 |
| 2.2 粒子滤波跟踪算法的灵活使用 | 第20-23页 |
| 2.2.1 粒子产生 | 第20-22页 |
| 2.2.2 粒子重采样 | 第22页 |
| 2.2.3 粒子多样化 | 第22-23页 |
| 2.2.4 目标位置评估 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于滤波算法的行人跟踪系统设计 | 第24-54页 |
| 3.1 模板匹配方法研究 | 第24-31页 |
| 3.1.1 模板匹配方法介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.2 图像灰度直方图特征 | 第25-26页 |
| 3.1.3 改进的图像灰度直方图 | 第26-27页 |
| 3.1.4 图像梯度方向特征 | 第27-28页 |
| 3.1.5 图像梯度方向和幅度融合特征 | 第28-30页 |
| 3.1.6 图像HOG特征 | 第30页 |
| 3.1.7 不同模板匹配方法的比较 | 第30-31页 |
| 3.2 模板更新方法研究 | 第31-37页 |
| 3.2.1 模板更新方法概述 | 第31-33页 |
| 3.2.2 文中模板更新方法 | 第33-37页 |
| 3.3 跟踪系统加速方法研究 | 第37-49页 |
| 3.3.1 SVM介绍 | 第37-43页 |
| 3.3.2 图像HOG特征介绍 | 第43-46页 |
| 3.3.3 SVM分类器加速原理 | 第46-49页 |
| 3.4 目标遮挡和终结处理方法研究 | 第49-53页 |
| 3.4.1 目标遮挡处理方法概述 | 第49-50页 |
| 3.4.2 目标终结处理方法概述 | 第50页 |
| 3.4.3 文中目标遮挡处理方法 | 第50-51页 |
| 3.4.4 目标全局搜索方法 | 第51-52页 |
| 3.4.5 文中目标终结处理方法 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 跟踪算法仿真实验及性能评估 | 第54-63页 |
| 4.1 软硬件实验平台介绍 | 第54页 |
| 4.2 其他跟踪方法介绍 | 第54-57页 |
| 4.2.1 MeanShift算法介绍 | 第54-56页 |
| 4.2.2 meanshift结合粒子滤波算法介绍 | 第56-57页 |
| 4.3 系统加速实验 | 第57-58页 |
| 4.4 行人跟踪仿真实验 | 第58-61页 |
| 4.4.1 平稳行走 | 第58-59页 |
| 4.4.2 急速行走 | 第59-60页 |
| 4.4.3 遮挡目标跟踪 | 第60-61页 |
| 4.5 跟踪算法性能对比 | 第61-62页 |
| 4.5.1 算法跟踪鲁棒性对比 | 第61页 |
| 4.5.2 算法跟踪精度对比 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-66页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |