| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·文章结构安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 MEAN SHIFT 算法原理 | 第14-22页 |
| ·无参数概率密度估计 | 第14-16页 |
| ·核密度估计原理 | 第15页 |
| ·核函数 | 第15-16页 |
| ·MEAN SHIFT 算法原理 | 第16-18页 |
| ·MEAN SHIFT 算法在目标跟踪中的应用 | 第18-21页 |
| ·应用背景 | 第18-19页 |
| ·建立目标模型 | 第19页 |
| ·建立候选目标模型 | 第19页 |
| ·相似性度量 | 第19页 |
| ·目标定位 | 第19-20页 |
| ·跟踪流程 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于 MEAN SHIFT 的红外人体目标跟踪算法的改进 | 第22-41页 |
| ·红外人体目标跟踪分析 | 第22-23页 |
| ·红外人体跟踪中的难点 | 第22-23页 |
| ·Mean Shift 算法在红外人体跟踪中的优势 | 第23页 |
| ·Mean Shift 算法在红外人体跟踪中的缺点 | 第23页 |
| ·MEAN SHIFT 算法基本参数的确定 | 第23-26页 |
| ·核函数的选取 | 第24页 |
| ·带宽的选取 | 第24-25页 |
| ·bin 的选取 | 第25-26页 |
| ·目标建模的改进 | 第26-30页 |
| ·灰度似然比抑制背景直方图 | 第27页 |
| ·实验分析 | 第27-30页 |
| ·应对目标快速运动和遮挡的改进 | 第30-36页 |
| ·Kalman 滤波原理 | 第30-32页 |
| ·本系统目标运动模型 | 第32页 |
| ·目标快速运动和遮挡时的处理 | 第32-35页 |
| ·实验分析 | 第35-36页 |
| ·改进后算法的实验结果 | 第36-40页 |
| ·实验一 | 第36-38页 |
| ·实验二 | 第38页 |
| ·实验三 | 第38-39页 |
| ·实验四 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 红外人体运动目标跟踪系统的设计与实现 | 第41-54页 |
| ·系统的整体框架 | 第41-43页 |
| ·系统框图 | 第41-42页 |
| ·系统硬件组成 | 第42-43页 |
| ·图像获取 | 第43-44页 |
| ·图像预处理 | 第44-45页 |
| ·红外成像噪声分析 | 第44页 |
| ·噪声处理及实验分析 | 第44-45页 |
| ·云台控制 | 第45-48页 |
| ·云台的构成 | 第45-46页 |
| ·云台的控制方案 | 第46-48页 |
| ·系统软件设计 | 第48-50页 |
| ·系统界面 | 第48-49页 |
| ·系统主要函数 | 第49-50页 |
| ·系统测试及验证 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 结论及展望 | 第54-56页 |
| ·主要结论 | 第54页 |
| ·下一步工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
