复杂场景中目标跟踪算法的应用

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章 绪论	第8-14页
·研究背景及意义	第8-9页
·视觉跟踪技术及研究现状	第9-12页
·视觉跟踪技术的应用	第9-10页
·国内外研究进展	第10-12页
·复杂环境下视觉跟踪的难点	第12页
·本文的主要创新点和内容安排	第12-14页
第2章 跟踪算法基础	第14-24页
·概率跟踪	第14-20页
·卡尔曼滤波	第15-16页
·扩展卡尔曼滤波	第16-17页
·无迹卡尔曼滤波	第17-18页
·粒子滤波	第18-20页
·确定性跟踪	第20-22页
·均值漂移跟踪算法	第20-22页
·目标模型	第20-21页
·候选模型	第21页
·相似性函数	第21页
·均值漂移迭代算法	第21-22页
·本章小结	第22-24页
第3章 基于窗宽自适应的均值漂移跟踪算法	第24-34页
·均值漂移算法理论	第24-26页
·均值漂移目标跟踪算法	第26-27页
·目标模型的表示	第26页
·候选模型的表示	第26-27页
·相似性函数	第27页
·均值漂移迭代算法	第27-28页
·均值漂移算法存在的问题及改进	第28-29页
·实验结果与分析	第29-32页
·小结	第32-34页
第4章 卡尔曼滤波与均值漂移算法相结合的算法	第34-44页
·遮挡问题	第34-35页
·卡尔曼滤波	第35-38页
·系统建模	第35-36页
·观测模型的更新	第36-37页
·卡尔曼最优滤波	第37-38页
·卡尔曼滤波与改进的均值漂移算法相结合的算法	第38-40页
·实验结果与分析	第40-43页
·小结	第43-44页
结论	第44-46页
参考文献	第46-52页
致谢	第52-54页
个人简历	第54页