摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-14页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
·背景及意义 | 第14-15页 |
·国内外研究现状及分析 | 第15-17页 |
·智能视频监控系统现状及分析 | 第15-16页 |
·人体异常行为识别技术发展现状 | 第16-17页 |
·研究目标和内容 | 第17-18页 |
·研究目标 | 第17页 |
·研究内容 | 第17-18页 |
·论文组织 | 第18-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第2章 徘徊轨迹检测与行为识别方法概述 | 第20-30页 |
·引言 | 第20页 |
·目标徘徊轨迹检测与判断方法概述 | 第20-24页 |
·人体行为识别方法概述 | 第24-29页 |
·人体行为特征提取方法 | 第24-28页 |
·行为识别与分类方法 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于角度的人体徘徊轨迹检测方法 | 第30-38页 |
·引言 | 第30页 |
·基于角度的人体徘徊轨迹检测方法 | 第30-35页 |
·算法描述 | 第30-31页 |
·算法实现流程 | 第31-35页 |
·实验结果与分析 | 第35-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第4章 基于NMF 和 HMM 的人体行为识别方法 | 第38-53页 |
·引言 | 第38页 |
·非负矩阵分解(NMF)概述 | 第38-41页 |
·NMF 算法的基本理论 | 第39页 |
·NMF 算法的目标函数 | 第39-40页 |
·NMF 算法的迭代规则 | 第40-41页 |
·隐马尔可夫模型(HMM)概述 | 第41-46页 |
·HMM 的定义 | 第41-42页 |
·HMM 主要问题的解决方案 | 第42-45页 |
·连续HMM | 第45-46页 |
·基于NMF 和HMM 的人体行为识别方法 | 第46-49页 |
·算法描述 | 第46-47页 |
·算法实现流程 | 第47-49页 |
·实验结果与分析 | 第49-52页 |
·实验数据 | 第49-50页 |
·结果与分析 | 第50-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第5章 智能视频监控系统的设计与实现 | 第53-62页 |
·引言 | 第53页 |
·系统功能要求 | 第53页 |
·系统模块设计 | 第53-54页 |
·系统实现 | 第54-57页 |
·OpenCV 库介绍 | 第55页 |
·系统流程设计 | 第55-57页 |
·系统运行演示 | 第57-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
·总结 | 第62-63页 |
·展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第70-71页 |