| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 主要研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 主要研究方法 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第12-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 基于超像素的Camshift目标跟踪 | 第16-34页 |
| 2.1 运动目标的基本跟踪方法 | 第16-22页 |
| 2.1.1 光流法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 Meanshift跟踪算法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Camshift跟踪算法 | 第19-22页 |
| 2.2 基于超像素的Camshift跟踪算法 | 第22-34页 |
| 2.2.1 超像素分割 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于超像素的目标跟踪 | 第24-26页 |
| 2.2.3 基于超像素的Camshift目标跟踪算法 | 第26-29页 |
| 2.2.4 实验结果 | 第29-34页 |
| 第三章 基于模板匹配的目标跟踪 | 第34-46页 |
| 3.1 模板匹配 | 第34-37页 |
| 3.1.1 颜色特征空间 | 第35-37页 |
| 3.2 基于模板匹配的目标跟踪 | 第37-39页 |
| 3.2.1 相似性度量 | 第38页 |
| 3.2.2 模板更新 | 第38-39页 |
| 3.3 改进的模板匹配目标跟踪 | 第39-41页 |
| 3.4 实验对比 | 第41-46页 |
| 第四章 基于目标分解的模板匹配跟踪 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 目标模型的建立 | 第47-51页 |
| 4.2.1 单个子目标色度直方图统计模型建立 | 第47-48页 |
| 4.2.2 子目标集和距离关联模型的建立 | 第48-49页 |
| 4.2.3 目标定位判断 | 第49-50页 |
| 4.2.4 错误定位子目标的校正 | 第50-51页 |
| 4.3 基于目标分解的模板匹配跟踪算法 | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第52-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |