| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及问题提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·单摄像机目标跟踪研究现状 | 第12-15页 |
| ·多摄像机目标关联研究现状 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容及贡献 | 第17-18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 系统结构框架与关键技术 | 第20-26页 |
| ·问题描述与难点分析 | 第20-23页 |
| ·单摄像机行人跟踪 | 第20-22页 |
| ·多摄像机行人关联 | 第22-23页 |
| ·本文系统框架与关键技术 | 第23-25页 |
| ·KMD 行人跟踪 | 第24页 |
| ·基于 CSIFT-BOW 特征的行人分类关联 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 单摄像机行人跟踪技术 | 第26-46页 |
| ·KMD 行人跟踪框架 | 第26-29页 |
| ·Kalman 滤波跟踪器 | 第29-32页 |
| ·基本原理 | 第29-30页 |
| ·基于帧间差分的 Kalman 滤波跟踪 | 第30-32页 |
| ·随机蕨行人检测器 | 第32-35页 |
| ·2bitBP 特征 | 第32-33页 |
| ·随机蕨行人检测器 | 第33-35页 |
| ·行人模型 | 第35-37页 |
| ·KMD 行人跟踪流程 | 第37-39页 |
| ·跟踪阶段 | 第37-38页 |
| ·更新阶段 | 第38页 |
| ·KMD 行人跟踪流程 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-45页 |
| ·KMD 行人跟踪实验 | 第39-42页 |
| ·KMD 行人跟踪方法与其他跟踪方法对比实验 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 多摄像机行人关联技术 | 第46-65页 |
| ·行人特征提取与描述 | 第46-49页 |
| ·特征的不变性与辨识性 | 第46-47页 |
| ·密集采样提取特征 | 第47-49页 |
| ·基于 CSIFT 的底层特征描述 | 第49-52页 |
| ·SIFT 描述子 | 第49-50页 |
| ·CSIFT 描述子 | 第50-52页 |
| ·基于 Bag of words 的特征高层统计 | 第52-54页 |
| ·在线行人特征积累 | 第52页 |
| ·Bag of Words 高层统计 | 第52-54页 |
| ·行人 CSIFT-BOW 特征 | 第54页 |
| ·基于 CSIFT-BOW 特征与 SVM 的行人分类关联 | 第54-57页 |
| ·基本原理 | 第55-56页 |
| ·行人分类关联流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-64页 |
| ·实验数据与环境 | 第57-58页 |
| ·CSIFT-BOW 特征维数的选择 | 第58-60页 |
| ·多摄像机行人关联结果 | 第60-63页 |
| ·多摄像机行人跟踪结果 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |