| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·运动目标行为分析的研究概况及存在的问题 | 第9-12页 |
| ·论文主要研究内容和安排 | 第12-14页 |
| 第二章 运动目标检测、跟踪 | 第14-30页 |
| ·运动目标检测 | 第14-20页 |
| ·瞬时差分法 | 第14-16页 |
| ·自适应背景相减法 | 第16-20页 |
| ·运动目标跟踪 | 第20-28页 |
| ·Mean Shift跟踪算法 | 第20-24页 |
| ·扩展 Kalman 滤波器跟踪算法 | 第24-26页 |
| ·扩展Kalman与Mean Shift算法结合的目标跟踪 | 第26-28页 |
| ·改进Mean Shift跟踪算法 | 第26-27页 |
| ·扩展Kalman滤波预测和更新 | 第27-28页 |
| ·遮掩处理 | 第28页 |
| ·实验结果 | 第28页 |
| ·总结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于自组织映射网络的行为分析 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·自组织映射神经网络 | 第32-34页 |
| ·网络结构 | 第33页 |
| ·自组织映射学习算法 | 第33-34页 |
| ·基于自组织映射神经网络的行为分析方法 | 第34-43页 |
| ·学习轨迹模式的行为分析 | 第36-38页 |
| ·学习流向量模式的行为分析 | 第38-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的异常行为检测 | 第44-58页 |
| ·贝叶斯网络 | 第44-46页 |
| ·基于贝叶斯网络的行为分析 | 第46-56页 |
| ·运动行为的表示 | 第47页 |
| ·定义行为模型 | 第47-49页 |
| ·运动目标行为的监视 | 第49-51页 |
| ·行为模型集合的修正 | 第51-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文工作总结 | 第58-59页 |
| ·本文存在的不足及今后的研究方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 硕士期间参加的科研项目及发表的论文 | 第64-65页 |
| 1 科研工作 | 第64页 |
| 2 发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |