| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·运动跟踪综述 | 第13-15页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪算法 | 第13页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第13-14页 |
| ·均值平移跟踪算法 | 第14-15页 |
| ·视频人体运动跟踪的难点 | 第15-16页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第16-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 图像配准 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·Harris 角点检测 | 第20-21页 |
| ·角点匹配 | 第21-22页 |
| ·变换矩阵求解 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 目标特征提取及处理 | 第24-35页 |
| ·颜色空间 | 第24-28页 |
| ·RGB 颜色空间模型 | 第24页 |
| ·HSV 颜色空间模型 | 第24-26页 |
| ·RGB 格式转HSV 格式 | 第26-28页 |
| ·HSV 与RGB 的比较 | 第28页 |
| ·目标特征模型 | 第28-34页 |
| ·特征选择 | 第29-30页 |
| ·HSV 空间颜色直方图 | 第30-31页 |
| ·目标初始特征模型 | 第31-32页 |
| ·目标区域候选模型 | 第32-33页 |
| ·自适应特征模型 | 第33-34页 |
| ·特征模型匹配算法 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 均值平移跟踪算法 | 第35-44页 |
| ·均值平移理论 | 第35-39页 |
| ·目标跟踪中的Mean Shift | 第39-41页 |
| ·均值平移跟踪系统流程及实验结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 卡尔曼滤波预测跟踪算法 | 第44-60页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第44-48页 |
| ·卡尔曼滤波预测算法 | 第44-45页 |
| ·Kalman Filter 参数说明及定义 | 第45-46页 |
| ·大道速滑Kalman Filter 预测模型 | 第46-48页 |
| ·单区域卡尔曼滤波预测跟踪算法 | 第48-54页 |
| ·目标模型描述 | 第48-49页 |
| ·单区域卡尔曼滤波预测 | 第49页 |
| ·运动目标定位 | 第49-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·多区域Kalman Filter 预测跟踪算法 | 第54-56页 |
| ·多区域定位 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56页 |
| ·遮挡问题处理 | 第56-59页 |
| ·单区域Kalman Filter 预测跟踪遮挡处理 | 第58-59页 |
| ·多区域Kalman Filter 预测跟踪遮挡问题的处理 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 实验系统构成和数据分析 | 第60-65页 |
| ·实验系统构成 | 第60-61页 |
| ·实验参数选取 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |