| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-24页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-21页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3 面向边境安防的运动目标检测与跟踪中存在的难点问题 | 第21-22页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 2 面向边境安防的运动目标检测与跟踪框架 | 第24-27页 |
| 2.1 面向边境安防的运动目标检测与跟踪框架 | 第24-26页 |
| 2.2 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于帧差法与背景差法的运动目标检测算法 | 第27-42页 |
| 3.1 运动目标检测方法 | 第27-33页 |
| 3.1.1 帧差法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 背景差法 | 第28-32页 |
| 3.1.3 边缘检测算子 | 第32-33页 |
| 3.2 基于帧差法与背景差法的运动目标检测算法 | 第33-36页 |
| 3.3 仿真分析 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于纹理特征的改进核函数的运动目标跟踪算法 | 第42-59页 |
| 4.1 基于核函数的运动目标跟踪算法 | 第42-47页 |
| 4.1.1 运动目标的表示 | 第43页 |
| 4.1.2 相似度函数的定量及目标定位 | 第43-45页 |
| 4.1.3 基于核函数的运动目标跟踪算法流程 | 第45-47页 |
| 4.2 LBP纹理特征 | 第47-51页 |
| 4.3 基于纹理特征的改进核函数的运动目标跟踪算法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 基于区域置信水平及距离加权的目标模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 相似度量及目标定位 | 第53-54页 |
| 4.3.3 算法步骤 | 第54-55页 |
| 4.4 仿真分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |