| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·视频跟踪的发展与研究现状 | 第12-17页 |
| ·Mean Shift 目标跟踪的发展历程 | 第12-14页 |
| ·视频跟踪的研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文主要工作内容 | 第17页 |
| ·本文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 MEAN SHIFT 理论 | 第19-32页 |
| ·MEAN SHIFT 数学原理 | 第19-24页 |
| ·均值偏移向量 | 第19-21页 |
| ·概率密度梯度 | 第21-22页 |
| ·均值偏移向量的收敛性分析 | 第22-24页 |
| ·基本的 MEAN SHIFT 跟踪算法 | 第24-29页 |
| ·概率密度估计 | 第24-25页 |
| ·目标模型 | 第25-26页 |
| ·反向投影图 | 第26页 |
| ·Mean Shift 算法的跟踪流程 | 第26-29页 |
| ·MEAN SHIFT 算法的性能分析 | 第29-30页 |
| ·MEAN SHIFT 算法的应用 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于区域的 MEAN SHIFT 跟踪算法 | 第32-48页 |
| ·颜色空间及其特征提取 | 第32-36页 |
| ·颜色空间 | 第32-35页 |
| ·颜色特征的提取 | 第35-36页 |
| ·区域的相似性度量 | 第36-40页 |
| ·候选区域 | 第36页 |
| ·区域的相似性度量方法 | 第36-38页 |
| ·直方图的相似性度量 | 第38-40页 |
| ·目标模型的优化与更新 | 第40-41页 |
| ·目标模型的优化 | 第40页 |
| ·目标模板更新 | 第40-41页 |
| ·基于区域的 MEAN SHIFT 跟踪流程 | 第41-42页 |
| ·基于区域的目标跟踪算法 | 第41页 |
| ·基于区域的目标跟踪流程 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析比较 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于多特征的 MEAN SHIFT 跟踪算法 | 第48-61页 |
| ·纹理特征 | 第48-51页 |
| ·多种目标特征建模 | 第48-50页 |
| ·LBP 纹理描述算子 | 第50-51页 |
| ·纹理特征的提取 | 第51页 |
| ·特征融合 | 第51-55页 |
| ·特征融合与目标跟踪 | 第51-52页 |
| ·特征融合方法 | 第52-54页 |
| ·多特征的反向投影图 | 第54-55页 |
| ·自适应阈值的特征融合算法 | 第55-56页 |
| ·阈值的提取 | 第55页 |
| ·自适应阈值 | 第55-56页 |
| ·多特征 MEAN SHIFT 算法的实现流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的工作总结 | 第61页 |
| ·下一步的研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69-70页 |