| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·目标跟踪概述 | 第9-10页 |
| ·选题的背景与意义 | 第10-13页 |
| ·国内外发展现状 | 第13-16页 |
| ·本文的内容和组织结构 | 第16-18页 |
| 2 目标跟踪技术研究 | 第18-32页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第18-22页 |
| ·目标描述算法列举 | 第22-26页 |
| ·形心目标描述 | 第22-24页 |
| ·Harris 角点目标描述 | 第24-25页 |
| ·增进式视觉跟踪 | 第25-26页 |
| ·目标定位算法列举 | 第26-29页 |
| ·Kalman 定位算法 | 第26-27页 |
| ·KLT 定位算法 | 第27-29页 |
| ·粒子滤波 | 第29页 |
| ·不同硬件平台上的跟踪算法实现 | 第29-31页 |
| ·FPGA 平台实现 | 第29-30页 |
| ·GPU 平台实现 | 第30页 |
| ·DSP 平台实现 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于 Meanshift 的目标跟踪算法 | 第32-48页 |
| ·核函数梯度估计理论 | 第32-35页 |
| ·目标跟踪中的 MeanShift 算法 | 第35-42页 |
| ·目标表示 | 第35-38页 |
| ·相似度度量 | 第38-40页 |
| ·目标定位 | 第40-42页 |
| ·Meanshift 算法特征分析 | 第42-47页 |
| ·Meanshift 算法的计算复杂度分析 | 第42-43页 |
| ·Meanshift 算法的收敛性分析 | 第43-45页 |
| ·Meanshift 迭代轨迹的光滑性 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 改进的 Meanshift 算法 | 第48-61页 |
| ·红外背景下的 Meanshift 算法小目标跟踪 | 第48-52页 |
| ·改进的直方图描述方法 | 第49-51页 |
| ·改进目标描述方法 | 第51-52页 |
| ·模板更新算法 | 第52-59页 |
| ·模板变化的判定 | 第53-57页 |
| ·更新模板算法 | 第57-58页 |
| ·遗忘因子 | 第58页 |
| ·整体算法 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 5 Meanshift 算法在 DSP6455 平台上的实现 | 第61-74页 |
| ·DSP6455 平台介绍 | 第61-63页 |
| ·DSP6455 的 CPU 特性 | 第61-62页 |
| ·外围资源介绍 | 第62-63页 |
| ·软件开发环境介绍 | 第63-65页 |
| ·CCS 3.3 平台简介 | 第63-64页 |
| ·软件开发流程 | 第64-65页 |
| ·算法软件设计 | 第65-73页 |
| ·Meanshift 算法跟踪程序设计 | 第65-67页 |
| ·定位程序设计 | 第67-71页 |
| ·模板更新程序设计 | 第71-72页 |
| ·函数封装 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 算法仿真与实验 | 第74-87页 |
| ·Matlab 仿真实验 | 第74-83页 |
| ·红外背景中 Meanshift 算法对小目标的跟踪仿真 | 第74-79页 |
| ·模板更新算法的仿真实验 | 第79-83页 |
| ·Meanshift 跟踪算法的 DSP 实现 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 7 总结和展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-90页 |
