| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 插图或附表清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题背景与意义 | 第12-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·目标跟踪的难点 | 第18-19页 |
| ·论文主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 目标跟踪的相关技术 | 第21-32页 |
| ·目标表示方法 | 第21-23页 |
| ·目标特征提取 | 第23-26页 |
| ·颜色特征 | 第23-24页 |
| ·边缘特征 | 第24页 |
| ·纹理特征 | 第24-25页 |
| ·形状特征 | 第25页 |
| ·光流场特征 | 第25-26页 |
| ·目标跟踪方法分类 | 第26-28页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第26-27页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第27页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第27-28页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪方法 | 第28页 |
| ·常见的目标跟踪算法 | 第28-31页 |
| ·Mean shift 算法 | 第28-29页 |
| ·Cam shift 算法 | 第29-30页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第30-31页 |
| ·粒子滤波方法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 粒子滤波算法理论 | 第32-46页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第32-34页 |
| ·粒子滤波算法 | 第34-40页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第35页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第35-36页 |
| ·序贯重要性采样（SIS） | 第36-38页 |
| ·重采样 | 第38-39页 |
| ·粒子滤波算法的基本步骤 | 第39-40页 |
| ·基于权值优化的的粒子滤波算法 | 第40-45页 |
| ·算法的提出及有效性分析 | 第40-42页 |
| ·改进算法的具体步骤 | 第42-43页 |
| ·仿真实验及分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于权值优化的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用 | 第46-65页 |
| ·颜色直方图选取 | 第46-55页 |
| ·RGB 模型 | 第47-48页 |
| ·HSV 模型 | 第48-49页 |
| ·RGB 模型到 HSV 模型的转换 | 第49-50页 |
| ·核函数的描述 | 第50-53页 |
| ·颜色直方图和观测权值的计算 | 第53-55页 |
| ·基于颜色直方图的权值优化的粒子滤波跟踪算法实现 | 第55-62页 |
| ·系统状态转移模型 | 第56-57页 |
| ·量测模型 | 第57-58页 |
| ·重采样 | 第58页 |
| ·确定目标位置 | 第58页 |
| ·模板更新 | 第58-59页 |
| ·算法流程 | 第59-60页 |
| ·算法实现 | 第60-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第72页 |