| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·背景与意义 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控系统研究现状 | 第11页 |
| ·人体行为识别技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 人体行为识别系统设计 | 第16-31页 |
| ·视频获取 | 第16-19页 |
| ·常用的视频获取方法 | 第16-18页 |
| ·系统采用的视频获取方法 | 第18-19页 |
| ·视频图像预处理 | 第19-23页 |
| ·常用的图像预处理方法 | 第19-22页 |
| ·系统采用的图像预处理方法 | 第22-23页 |
| ·运动人体目标检测 | 第23-26页 |
| ·常用的人体目标检测方法 | 第23-25页 |
| ·系统采用的人体目标检测方法 | 第25-26页 |
| ·特征选择与行为描述 | 第26-29页 |
| ·人体行为识别 | 第29-31页 |
| 第3章 基于规则与遗传算法的人体行为识别方法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·特征提取与行为描述 | 第32-34页 |
| ·基于统计的规则生成 | 第34-37页 |
| ·基于遗传算法的规则生成 | 第37-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-44页 |
| 第4章 基于判别公共向量算法的人体行为识别方法 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·改进的判别公共向量方法 | 第44-53页 |
| ·传统的判别公共向量分类方法介绍 | 第45-46页 |
| ·快速的判别公共向量分类方法 | 第46-50页 |
| ·算法性能分析及实验验证 | 第50-53页 |
| ·基于判别公共向量方法的人体行为识别方法 | 第53-57页 |
| 第5章 水电站视频监控中的人体行为识别系统设计与实现 | 第57-72页 |
| ·系统设计 | 第57-68页 |
| ·系统框架设计 | 第57-58页 |
| ·功能模块分析 | 第58-68页 |
| ·平台介绍和界面设计 | 第68-72页 |
| ·OpenCV库和Galib库介绍 | 第68-70页 |
| ·界面设计 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文工作总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第79页 |