文摘
英文文摘
论文说明:图表目录
声明
第1章 绪论
1.1 视频跟踪的应用背景及意义
1.1.1 视频分析技术与识别
1.1.2 人机交互
1.1.3 模式识别
1.2 视频跟踪发展现状
1.3 视频目标跟踪算法分类
1.4 视频目标跟踪经典算法简介
1.4.1 背景相减法
1.4.2 Adaboost算法
1.4.3 光流法
1.4.4 水平集算法
1.5 视频目标跟踪研究所面临的困难
1.6 论文主要工作
1.7 论文的结构
第2章 基于均值移动的头部跟踪
2.1 引言
2.2 均值移动算法
2.2.1 均值移动基本原理
2.2.2 基于均值移动的视频目标跟踪
2.3 基于先验知识的模板更新机制
2.3.1 常规模板更新
2.3.2 基于先验知识的模板更新算法
2.4 实验结果与分析
2.5 小结
第3章 基于直方图交集的均值移动
3.1 引言
3.2 广义均值移动
3.3 基于直方图交集的均值移动算法
3.3.1 基于Bhattacharyya相似度的权值计算缺陷分析
3.3.2 基于直方图交集的图像检索
3.3.3 基于直方图交集的均值移动
3.3.4 辅助模板更新策略
3.4 实验结果与分析
3.5 小结
第4章 粒子滤波跟踪算法研究
4.1 引言
4.2 粒子滤波基本原理
4.3 基于多观察模型的头部跟踪算法
4.3.1 多观察模型粒子滤波算法
4.3.2 实验结果与分析
4.4 抑制背景干扰的头部跟踪算法
4.4.1 抑制背景干扰粒子滤波算法
4.4.2 实验结果与分析
4.5 小结
第5章 基于主动轮廓算法的轮廓跟踪
5.1 引言
5.2 主动轮廓算法的基本原理
5.3 快速运动目标轮廓跟踪
5.3.1 快速运动目标轮廓跟踪算法
5.3.2 实验结果与分析
5.4 主动轮廓算法外力模型
5.4.1 基于均值移动的外力模型
5.4.2 实验结果与分析
5.5 小结
第6章 总结和展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间参加的科研项目和完成的论文