基于邻域特性的集群行为分析方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 表格索引 | 第11-12页 |
| 插图索引 | 第12-14页 |
| 主要符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·集群行为分析研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容和相关工作 | 第16-18页 |
| ·本文的主要内容和创新成果 | 第18-21页 |
| ·主要研究内容 | 第18-20页 |
| ·创新成果 | 第20-21页 |
| 第二章 计算机视觉中的集群行为分析方法综述 | 第21-32页 |
| ·集群行为分析方法分类 | 第21-22页 |
| ·代理人基模型 | 第22-31页 |
| ·代理人基模型在计算机仿真领域的应用 | 第22-23页 |
| ·代理人基模型在计算机视觉中的应用 | 第23-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 集群运动局部有序性测度 | 第32-56页 |
| ·基于速度场分布的社会力模型 | 第32-35页 |
| ·集群运动局部有序性测度的物理意义 | 第35-38页 |
| ·集群运动局部有序性测度的计算 | 第38-44页 |
| ·邻域范围内社会力场相关性 | 第38-39页 |
| ·社会力相关性传播算法 | 第39-42页 |
| ·算法总结 | 第42页 |
| ·算法证明与扩展 | 第42-44页 |
| ·实验结果和分析 | 第44-54页 |
| ·自驱动粒子仿真实验 | 第45-48页 |
| ·集群场景视频实验 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 集群群体分类和运动模式分析 | 第56-70页 |
| ·集群中不同群体的动态聚类 | 第56-65页 |
| ·集群协同运动邻域不变性 | 第56-58页 |
| ·集群速度场相关性传播算法 | 第58-59页 |
| ·基于速度场相关性的动态聚类算法 | 第59-61页 |
| ·实验结果和分析 | 第61-65页 |
| ·群体运动模式分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·全文工作总结 | 第70-71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |
