| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目标跟踪技术的国内外研究现状 | 第11页 |
| ·视频序列中的运动目标检测与跟踪 | 第11-14页 |
| ·静态背景下运动目标检测 | 第12页 |
| ·动态背景下运动目标检测 | 第12-13页 |
| ·运动目标跟踪 | 第13页 |
| ·运动目标检测与跟踪的重点及难点 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究工作及各章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 运动目标检测方法 | 第15-23页 |
| ·帧差法 | 第15-18页 |
| ·动态阈值的选取 | 第15-17页 |
| ·帧间差分运动目标检测算法原理 | 第17-18页 |
| ·融合连续三帧差分和背景差分的运动目标检测算法 | 第18-20页 |
| ·背景相减法 | 第20-21页 |
| ·均值法背景提取 | 第20-21页 |
| ·中值法背景提取 | 第21页 |
| ·实验结果分析 | 第21-23页 |
| 第三章 运动目标的特征提取及匹配 | 第23-38页 |
| ·颜色特征的提取和匹配 | 第24-31页 |
| ·颜色空间 | 第24-27页 |
| ·颜色量化 | 第27-28页 |
| ·颜色特征提取 | 第28-30页 |
| ·颜色直方图的相似性度量 | 第30-31页 |
| ·纹理特征的提取和匹配 | 第31-34页 |
| ·纹理特征的提取 | 第31-33页 |
| ·纹理特征的匹配 | 第33-34页 |
| ·角点特征的提取和匹配 | 第34-36页 |
| ·角点特征的提取 | 第34-35页 |
| ·角点特征的匹配 | 第35-36页 |
| ·边缘特征的提取和匹配 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于二阶直方图的粒子滤波运动目标跟踪 | 第38-46页 |
| ·基于粒子滤波的运动目标跟踪算法 | 第38-40页 |
| ·粒子滤波 | 第38页 |
| ·粒子滤波算法的实现 | 第38-40页 |
| ·基于二阶直方图的粒子滤波算法实现运动人体目标跟踪 | 第40-45页 |
| ·二阶直方图 | 第40-41页 |
| ·目标跟踪算法的实现 | 第41-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 改进Camshift算法与粒子滤波相结合的多运动目标跟踪 | 第46-58页 |
| ·基于颜色特征的Camshift跟踪方法 | 第46-49页 |
| ·Camshift算法的流程及在OpenCV中的实现 | 第47-49页 |
| ·基于颜色和纹理特征相结合的改进Camshift算法 | 第49-55页 |
| ·颜色特征的目标区域和候选目标区域描述 | 第49-50页 |
| ·纹理特征的目标区域和候选区域描述 | 第50-52页 |
| ·改进Camshift算法实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·改进Camshift与粒子滤波相结合的多运动目标跟踪 | 第55-57页 |
| ·改进能算法分析及流程 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
