声明
摘要
符号说明
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状综述
1.2.1 经典目标跟踪的研究现状
1.2.2 基于RGB-D的目标跟踪研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文章节安排
第二章 目标跟踪相关理论介绍
2.1.2 评价目标跟踪算法的准则
2.1.3 目前的基准数据集
2.2 深度图像的特点及获取
2.2.1 深度图像的特点
2.2.2 深度图像提取设备Kinect
2.3 粒子滤波算法概述
2.4 感知哈希算法概述
2.5 本章小结
第三章 基于深度图像的多候选种子融合的头部跟踪算法
3.1 深度图像的预处理
3.2 跟踪模板更新方法
3.2.1 候选种子位置的生成
3.2.2 基于多候选种子融合的模板更新
3.3 二阶头部搜索策略
3.4 跟踪结果与分析
3.4.1 最优参数选择方法
3.4.2 跟踪结果分析
3.5 基于粒子滤波的深度图像跟踪算法改进
3.5.1 基于粒子滤波的搜索策略
3.5.2 跟踪结果分析
3.6 本章小结
第四章 基于RGB-D的尺度自适应跟踪算法
4.1.1 核相关滤波器算法介绍
4.2.1 基于尺度变换的改进现状
4.2 基于RGB-D的尺度自适应跟踪算法
4.2.1 尺度自适应变换机制
4.2.2 多模态特征融合方法
4.2.3 跟踪丢失自适应融合判决机制
4.3 跟踪结果分析
4.4 本章小结
5.1 总结
5.2 未解决的问题和以后工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录