集成视频监控与智能分析的IC卡消费系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·IC卡发展现状 | 第10页 |
| ·视频监控技术的发展现状 | 第10-11页 |
| ·视频检索技术概述 | 第11-12页 |
| ·课题研究的内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织关系 | 第13-15页 |
| 第二章 系统描述 | 第15-21页 |
| ·系统框架 | 第15-16页 |
| ·数据库设计 | 第16-17页 |
| ·数据采集 | 第17-18页 |
| ·视频分析 | 第18-21页 |
| 第三章 镜头检测与提取关键帧 | 第21-35页 |
| ·镜头检测方法 | 第21-28页 |
| ·基于非压缩域的切变检测 | 第21-26页 |
| ·基于压缩域的切变检测 | 第26-28页 |
| ·镜头检测评价标准 | 第28-29页 |
| ·关键帧提取方法 | 第29-31页 |
| ·基于镜头的方法 | 第29-30页 |
| ·基于内容的方法 | 第30页 |
| ·基于运动的方法 | 第30-31页 |
| ·基于聚类的方法 | 第31页 |
| ·压缩域关键帧提取方法 | 第31页 |
| ·实验验证 | 第31-35页 |
| 第四章 特征提取与聚类分析 | 第35-55页 |
| ·特征提取 | 第35-45页 |
| ·颜色特征 | 第35-41页 |
| ·纹理特征 | 第41-45页 |
| ·形状特征 | 第45页 |
| ·聚类分析 | 第45-46页 |
| ·常用的聚类算法 | 第46-47页 |
| ·基于人工免疫的聚类算法 | 第47-49页 |
| ·人工免疫原理 | 第47页 |
| ·人工免疫聚类算法 | 第47-49页 |
| ·实验验证 | 第49-55页 |
| ·特征选择 | 第49-52页 |
| ·数据归一化 | 第52-53页 |
| ·聚类分析 | 第53-55页 |
| 第五章 系统模拟实现 | 第55-63页 |
| ·系统背景介绍 | 第55页 |
| ·实验环境介绍 | 第55页 |
| ·部分实验结果 | 第55-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
