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第1章 绪论1

1.1 课题研究背景、目标及意义1

1.2 国内外研究现状3

1.2.1 目标跟踪方法3

1.2.2 粒子滤波目标跟踪研究现状及存在的问题5

1.3 本书主要工作及结构8

1.3.1 本书主要工作8

1.3.2 本书结构10

第2章 粒子滤波理论基础11

2.1 引言11

2.2 状态空间模型11

2.3 贝叶斯估计理论12

2.4 蒙特卡罗方法13

2.5 重采样14

2.6 相似性度量15

2.7 粒子滤波目标跟踪框架15

2.7.1 粒子滤波算法15

2.7.2 算法步骤17

2.8 本章小结18

第3章 不同场景下不同特征模型粒子滤波目标跟踪性能分析19

3.1 引言19

3.2 复杂场景描述20

3.3 特征描述与提取21

3.3.1 颜色特征22

3.3.2 纹理特征24

3.3.3 角点提取29

3.3.4 特征描述方法31

3.4 不同场景下不同特征模型粒子滤波目标跟踪性能分析32

3.5 实验结果分析33

3.6 本章小结53

第4章 复杂场景多特征融合粒子滤波单目标跟踪55

4.1 引言55

4.2 SMBP纹理模型56

4.2.1 MBP纹理模型56

4.2.2 SMBP纹理模型57

4.2.3 目标跟踪性能分析58

4.3 复杂场景多特征融合粒子滤波单目标跟踪59

4.3.1 目标模型60

4.3.2 多特征融合60

4.3.3 算法步骤61

4.4 实验结果分析63

4.5 本章小结70

第5章 复杂场景多特征融合粒子滤波多目标跟踪72

5.1 引言72

5.2 常用目标检测方法73

5.2.1 帧间差分法73

5.2.2 对称差分法73

5.2.3 背景差分法74

5.3 一种改进的目标检测方法75

5.4 复杂场景多特征融合粒子滤波多目标跟踪79

5.5 实验结果分析80

5.6 本章小结84

第6章 总结与展望85

6.1 总结85

6.2 展望86

参考文献88

索引93