| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·视觉跟踪的选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·视觉跟踪的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·传统视觉跟踪算法研究 | 第13-14页 |
| ·变化光照下的视觉跟踪算法研究 | 第14-15页 |
| ·当前研究存在的主要问题 | 第15-18页 |
| ·光照问题的提出 | 第15页 |
| ·特征融合 | 第15-16页 |
| ·关键问题分析 | 第16-18页 |
| ·视觉跟踪理论基础 | 第18-22页 |
| ·运动目标识别技术 | 第18-19页 |
| ·光照预处理技术 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第21-22页 |
| ·论文的研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-26页 |
| 第2章 光照自适应视觉特征动态提取方法研究 | 第26-41页 |
| ·视觉跟踪中的特征选择 | 第26-31页 |
| ·视觉特征选择与问题分析 | 第27-28页 |
| ·颜色特征提取方法 | 第28-29页 |
| ·提取不变特征量 | 第29-31页 |
| ·视觉特征识别能力判别 | 第31-33页 |
| ·特征可分性判断 | 第31-32页 |
| ·最佳特征鉴别判断 | 第32-33页 |
| ·光照自适应目标特征动态提取算法 | 第33-37页 |
| ·融合特征提取 | 第33页 |
| ·基于Fisher的特征识别能力评价 | 第33-34页 |
| ·基于Fuzzy控制的特征在线更新 | 第34-37页 |
| ·仿真实验与分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 不稳定光照下的主动PTZ调节算法研究 | 第41-54页 |
| ·PTZ调节的相关研究工作 | 第41-44页 |
| ·主动视觉系统 | 第41-42页 |
| ·空间标定技术 | 第42-44页 |
| ·PTZ调节的问题分析 | 第44-46页 |
| ·主动性分析 | 第44-45页 |
| ·光照自适应性分析 | 第45-46页 |
| ·稳定性分析 | 第46页 |
| ·不稳定光照下主动PTZ调节算法 | 第46-51页 |
| ·运动目标粒子滤波预定位 | 第46-48页 |
| ·应用Fuzzy控制的实时微控 | 第48-49页 |
| ·算法描述 | 第49-51页 |
| ·仿真实验与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 光照变化下的单目标跟踪算法研究 | 第54-71页 |
| ·视觉跟踪算法问题分析 | 第54-59页 |
| ·视觉跟踪的光照变化自适应方法 | 第59-63页 |
| ·视觉跟踪的光照变化处理方法 | 第59-62页 |
| ·光照变化下的阴影处理 | 第62-63页 |
| ·光照变化自适应视觉跟踪算法 | 第63-68页 |
| ·构造融合特征空间 | 第63-64页 |
| ·建立目标跟踪滤波模型 | 第64-66页 |
| ·算法思想描述 | 第66-68页 |
| ·仿真实验分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 多运动目标鲁棒视觉跟踪算法研究 | 第71-87页 |
| ·多运动目标跟踪算法问题分析 | 第71-74页 |
| ·光照变化下的多目标特征提取 | 第74-77页 |
| ·多运动目标边缘检测方法 | 第74页 |
| ·基于优化Mumford-Shah模型的多目标边缘检测方法 | 第74-77页 |
| ·基于优化Mumford-Shah的多目标鲁棒视觉跟踪算法 | 第77-83页 |
| ·多遮挡目标的层次标记 | 第77-79页 |
| ·构建多遮挡目标特征空间 | 第79页 |
| ·多目标联合滤波跟踪建模 | 第79-81页 |
| ·算法描述 | 第81-83页 |
| ·仿真实验与分析 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 视觉跟踪测试平台的研究 | 第87-92页 |
| ·测试平台设计 | 第87-89页 |
| ·测试设计中的关键问题 | 第87-88页 |
| ·测试设计目标 | 第88页 |
| ·测试功能模块 | 第88-89页 |
| ·测试平台 | 第89-90页 |
| ·实验分析 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-103页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 个人简历 | 第105页 |