| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-16页 |
| ·论文的主要目标 | 第16页 |
| ·论文的创新点 | 第16页 |
| ·论文结构介绍 | 第16-18页 |
| 2 Mean Shift基本理论的研究 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·非参数密度估计 | 第18-23页 |
| ·核密度估计 | 第19-21页 |
| ·常用核函数 | 第21-23页 |
| ·MEAN SHIFT算法的理论研究 | 第23-30页 |
| ·MEAN SHIFT算法理论 | 第23-24页 |
| ·MEAN SHIFT算法的研究现状 | 第24-29页 |
| ·MEAN SHIFT算法的优点 | 第29-30页 |
| ·基于预测模型的MEAN SHIFT加速算法 | 第30-33页 |
| ·预测模型 | 第30-31页 |
| ·实验结果和分析 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 基于Mean Shift算法的目标跟踪基础理论研究 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·目标模型的表示 | 第34-35页 |
| ·相似度函数 | 第35-36页 |
| ·目标定位 | 第36-38页 |
| ·跟踪方法的评价 | 第38页 |
| ·基于目标和背景加权的跟踪 | 第38-44页 |
| ·建立目标加权模板 | 第38-39页 |
| ·建立背景加权模板 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 4 基于目标中心定位和NMI特征的MEAN SHIFT跟踪算法 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·图像预处理 | 第47-49页 |
| ·颜色空间的转换 | 第47页 |
| ·OTSU图像阈值提取 | 第47-48页 |
| ·基于背景滤除的图像分割 | 第48-49页 |
| ·目标中心定位原理 | 第49-54页 |
| ·目标中心定位 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·多目标的中心定位 | 第52-53页 |
| ·实验效果和分析 | 第53-54页 |
| ·图像的NMI特征 | 第54-56页 |
| ·跟踪算法实现及实验结果分析 | 第56-60页 |
| ·算法实现步骤 | 第56-57页 |
| ·实验结果和分析 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 5 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| ·结束语 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |