| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展前景 | 第10-13页 |
| ·视频目标检测 | 第11-13页 |
| ·视频目标跟踪 | 第13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的结构和安排 | 第14-15页 |
| 第二章 视频目标的检测跟踪技术 | 第15-30页 |
| ·视频预处理相关技术 | 第15-20页 |
| ·运动目标检测和跟踪方法 | 第20-26页 |
| ·运动目标检测 | 第20-24页 |
| ·运动目标跟踪 | 第24-26页 |
| ·目标阴影的消除和遮挡的处理 | 第26-28页 |
| ·运动目标阴影的消除 | 第27页 |
| ·运动目标遮挡的处理 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于 AdaBoost 和MeanShift 的目标跟踪研究 | 第30-49页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第30-31页 |
| ·MeanShift 算法 | 第31-35页 |
| ·无参密度估计 | 第32-33页 |
| ·MeanShift 向量 | 第33-35页 |
| ·MeanShift 算法表述 | 第35页 |
| ·结合 AdaBoost 技术的 MeanShift 目标跟踪算法 | 第35-45页 |
| ·基本算法阶段 | 第37-38页 |
| ·自适应学习阶段 | 第38-43页 |
| ·估计跟踪阶段 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 视频目标检测跟踪实验平台的设计与实现 | 第49-68页 |
| ·实验平台概述 | 第49-53页 |
| ·开发环境与工具 | 第49页 |
| ·MVC 架构 | 第49-50页 |
| ·Qt 软件介绍 | 第50-51页 |
| ·OpenCV 介绍 | 第51-52页 |
| ·MySQL 介绍 | 第52页 |
| ·实验平台运行环境 | 第52-53页 |
| ·实验平台模块设计 | 第53-61页 |
| ·实验平台模块构成 | 第53-56页 |
| ·实验平台用例分析 | 第56-59页 |
| ·实验平台领域模型 | 第59-60页 |
| ·实验平台动态设计 | 第60-61页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第61-67页 |
| ·欧式距离性能指标对比分析 | 第62-63页 |
| ·似然图像的对比分析 | 第63-65页 |
| ·时间性能对比分析 | 第65-67页 |
| ·本章小节 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·未来展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |