| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究的背景、内容和意义 | 第7-10页 |
| ·计算机视觉的概念及研究发展 | 第7-8页 |
| ·视频分割、跟踪系统的概念及实现 | 第8-10页 |
| ·课题研究的历史、现状和应用 | 第10-12页 |
| ·课题的主要工作和内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 运动目标初始轮廓的获取 | 第15-28页 |
| ·运动检测的方法概述 | 第15-20页 |
| ·视频分割的意义 | 第15-16页 |
| ·运动目标的检测 | 第16-20页 |
| ·目标对象的分割 | 第20-28页 |
| ·跟踪视频对象的分类 | 第21-22页 |
| ·主动轮廓跟踪算法(Snake) | 第22-25页 |
| ·GVF Snake 模型 | 第25-28页 |
| 第三章 运动目标的匹配算法 | 第28-44页 |
| ·Hausdorff 距离目标匹配算法 | 第29-30页 |
| ·Hausdorf距离的性质 | 第30-32页 |
| ·Hausdorff 距离的改进形式 | 第32-34页 |
| ·在变换空间下求取最小Hausdorff 距离 | 第34-36页 |
| ·变换空间的栅格化处理 | 第36-38页 |
| ·模板匹配的算法 | 第38-44页 |
| ·匹配基本算法 | 第38-40页 |
| ·Early Rejection(提早拒绝)法 | 第40页 |
| ·Ruling out Spheres(排除范围)法 | 第40-41页 |
| ·Skipping Forward(前向跳过)法 | 第41-42页 |
| ·Cell Decomposition(单元分解)法 | 第42-44页 |
| 第四章 最大似然准则 Hausdorff 距离匹配算法及实验结果分析 | 第44-52页 |
| ·最大似然准则 Hausdorff 距离匹配算法 | 第44-46页 |
| ·匹配最优位置的搜索策略 | 第46-48页 |
| ·匹配模板的更新 | 第48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 第五章 本文主要工作总结及后续工作展望 | 第52-53页 |
| ·本文的工作总结 | 第52页 |
| ·后续工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
