| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·目标跟踪的宏观分类 | 第15页 |
| ·目标跟踪方法 | 第15-18页 |
| ·目标跟踪存在的主要问题 | 第18-19页 |
| ·目标遮挡问题 | 第18页 |
| ·跟踪漂移问题 | 第18-19页 |
| ·阴影问题 | 第19页 |
| ·跟踪初始化问题 | 第19页 |
| ·论文的创新点 | 第19-20页 |
| ·论文的研究内容与结构安排 | 第20-21页 |
| 2 目标颜色直方图模型及经典跟踪方法研究 | 第21-33页 |
| ·目标颜色直方图模型 | 第21-26页 |
| ·颜色空间 | 第21-24页 |
| ·模型表示与模型匹配 | 第24-26页 |
| ·Mean Shift方法 | 第26-27页 |
| ·粒子滤波法 | 第27-29页 |
| ·仿真分析与存在问题 | 第29-32页 |
| ·实验环境及参数 | 第29-30页 |
| ·无障碍实验 | 第30-31页 |
| ·有障碍实验 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于卡尔曼滤波的多区域关联目标跟踪模型 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·多区域目标运动学模型 | 第34-35页 |
| ·卡尔曼滤波建模 | 第35-38页 |
| ·多区域目标特征表示及匹配 | 第38-43页 |
| ·单区域颜色直方图模型 | 第38-40页 |
| ·单区域颜色直方图的相似性度量 | 第40页 |
| ·基于相邻区域距离因子的多区域特征匹配 | 第40-43页 |
| ·引入距离因子的特征匹配合理性分析 | 第43-45页 |
| ·其他问题的解决方案 | 第45-46页 |
| ·目标模板更新 | 第45页 |
| ·目标严重遮挡 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于卡尔曼滤波与螺旋队列采样的多区域关联目标跟踪 | 第47-57页 |
| ·问题的提出 | 第47页 |
| ·螺旋队列区域采样方法 | 第47-50页 |
| ·算法实现与流程 | 第50-52页 |
| ·目标尺度 | 第50页 |
| ·算法流程 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-56页 |
| ·仿真场景 | 第53-54页 |
| ·真实场景 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于卡尔曼滤波与MCMC采样的多区域关联目标跟踪 | 第57-69页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·MCMC采样 | 第57-61页 |
| ·基于MCMC的观测方法 | 第57-59页 |
| ·Metropolis-Hasting方法 | 第59-61页 |
| ·算法实现与流程 | 第61-65页 |
| ·轮盘赌选择法 | 第61-62页 |
| ·查表获取正态分布对应状态 | 第62-63页 |
| ·算法流程 | 第63-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-68页 |
| ·仿真场景 | 第65-67页 |
| ·真实场景 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69-70页 |
| ·进一步研究方向 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况 | 第77页 |