| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外目标跟踪领域研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 目标跟踪面临的挑战 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于相关滤波框架的目标跟踪算法 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相关滤波器原理 | 第16-18页 |
| 2.3 相关滤波设计 | 第18-19页 |
| 2.4 相关滤波经典算法举例 | 第19-22页 |
| 2.4.1 MOSSE跟踪算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 CSK跟踪算法 | 第20-21页 |
| 2.4.3 DSST跟踪算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于特征融合的改进目标跟踪算法研究 | 第23-38页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 KCF算法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 岭回归 | 第24页 |
| 3.2.2 循环移位 | 第24-26页 |
| 3.2.3 核运算 | 第26页 |
| 3.2.4 多通道梯度方向特征 | 第26-28页 |
| 3.3 特征融合的目标跟踪算法CFPCH | 第28-30页 |
| 3.3.1 颜色自由模板 | 第28-29页 |
| 3.3.2 特征模板融合 | 第29-30页 |
| 3.4 CFPCH算法总体流程 | 第30-32页 |
| 3.5 改进算法实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.5.1 OTB 2013 | 第32-33页 |
| 3.5.2 OPE、SRE、TRE实验结果 | 第33-36页 |
| 3.5.3 图像跟踪实际效果图 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于解决边界效应和尺度变换问题的改进目标跟踪算法研究 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 空间正则化分量 | 第39-40页 |
| 4.2.1 边界效应 | 第39页 |
| 4.2.2 引入空间权重函数 | 第39-40页 |
| 4.3 尺度自适应 | 第40-42页 |
| 4.4 实验结果研究和分析 | 第42-47页 |
| 4.4.1 实验参数的设定 | 第42页 |
| 4.4.2 算法总体性能 | 第42-44页 |
| 4.4.3 尺度自适应结果 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于单目视频流的车辆跟踪监控系统设计 | 第48-56页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 三帧差分和混合高斯建模相融合的车辆检测算法 | 第48-52页 |
| 5.2.1 三帧差分算法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 混合高斯建模算法 | 第50-52页 |
| 5.2.3 三帧差分和混合高斯建模相融合的检测算法 | 第52页 |
| 5.3 车辆跟踪并计数 | 第52-54页 |
| 5.3.1 基于改进CFPCH算法的目标跟踪 | 第52-53页 |
| 5.3.2 车辆计数模块设计 | 第53-54页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.4.1 车辆检测跟踪计数系统 | 第54页 |
| 5.4.2 统计结果 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
