基于模板匹配跟踪算法的研究与改进
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 | 第15-18页 |
| 第二章 基于模板匹配的跟踪算法论述 | 第18-26页 |
| 2.1 模板匹配算法的类别 | 第18-20页 |
| 2.2 模板匹配算法的重要组成 | 第20-22页 |
| 2.2.1 图像特征提取方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 相似度判定 | 第21-22页 |
| 2.2.3 目标搜索方法 | 第22页 |
| 2.3 基于颜色匹配方法 | 第22-24页 |
| 2.4 基于颜色匹配跟踪算法的常见问题 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 自适应的均值漂移跟踪算法 | 第26-42页 |
| 3.1 均值漂移算法的基本定义 | 第26-27页 |
| 3.2 基于核函数的均值漂移算法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 无参数密度估计 | 第27-30页 |
| 3.2.2 基于核函数的均值漂移向量 | 第30-31页 |
| 3.3 目标跟踪 | 第31-36页 |
| 3.3.1 目标模型 | 第32页 |
| 3.3.2 候选目标模型 | 第32-33页 |
| 3.3.3 相似度判定 | 第33页 |
| 3.3.4 目标定位 | 第33-36页 |
| 3.4 自适应改进 | 第36-40页 |
| 3.4.1 图像的几何矩 | 第36-37页 |
| 3.4.2 窗口的自适应改进 | 第37-40页 |
| 3.5 实验与分析 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于哈希增强的目标跟踪算法 | 第42-62页 |
| 4.1 哈希算法简介 | 第43-45页 |
| 4.1.1 哈希函数的性质 | 第43-44页 |
| 4.1.2 哈希函数的选择 | 第44页 |
| 4.1.3 哈希函数的应用领域 | 第44-45页 |
| 4.2 图像感知哈希算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 感知哈希的定义 | 第46-47页 |
| 4.2.2 感知哈希的性质 | 第47-48页 |
| 4.2.3 图像感知哈希 | 第48页 |
| 4.3 图像的哈希增强 | 第48-51页 |
| 4.3.1 低频信息提取 | 第48-50页 |
| 4.3.2 差异增强 | 第50-51页 |
| 4.3.3 哈希序列生成 | 第51页 |
| 4.4 基于哈希增强的模板跟踪 | 第51-54页 |
| 4.4.1 模板匹配 | 第52-53页 |
| 4.4.2 模板自适应更新 | 第53页 |
| 4.4.3 算法过程 | 第53-54页 |
| 4.5 实验与分析 | 第54-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文主要研究内容与工作 | 第62-63页 |
| 5.2 研究工作的创新点 | 第63页 |
| 5.3 今后研究方向 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文目录 | 第70页 |
