| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 人体跟踪的研究历史和现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 行为分析的研究历史和现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 运动目标检测和前景预处理 | 第18-40页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第18-30页 |
| 2.2.1 稠密光流法 | 第18-23页 |
| 2.2.2 ViBE算法 | 第23-26页 |
| 2.2.3 高斯混合模型 | 第26-30页 |
| 2.3 倒影检测和去除 | 第30-32页 |
| 2.4 前景图像预处理 | 第32-37页 |
| 2.5 基于HOG的人体检测 | 第37-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 多人跟踪算法的改进和室内场景标定 | 第40-54页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 基于前景的BLOB TRACKING | 第40-44页 |
| 3.2.1 Blob特征的提取 | 第41-42页 |
| 3.2.2 算法具体流程步骤 | 第42-44页 |
| 3.3 多人跟踪算法的改进 | 第44-49页 |
| 3.4 室内场景标定与速度还原 | 第49-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于GBM的行为分析 | 第54-66页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 行为特征提取 | 第54-57页 |
| 4.3 GRADIENT BOOSTING MACHINE介绍 | 第57-59页 |
| 4.4 行为识别效果 | 第59-61页 |
| 4.5 空巢老人监护系统介绍 | 第61-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 全文总结 | 第66页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |