基于视频的社会群体人物关系发现及人物搜索
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·视频监控概述 | 第8-11页 |
| ·智能视频监控系统 | 第11-15页 |
| ·视频监控中的人物目标搜索 | 第15页 |
| ·本文的主要工作和安排 | 第15-17页 |
| 第2章 视频监控中人物搜索技术概述 | 第17-26页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·基于人脸识别的人物搜索方法 | 第18-20页 |
| ·基于人脸识别的人物搜索方法的背景与内容 | 第18页 |
| ·通过追踪的方法进行脸部样本的获取 | 第18-19页 |
| ·人脸样本集的匹配 | 第19-20页 |
| ·基于人脸识别的人物搜索方法的小结 | 第20页 |
| ·基于身体各部分属性的人物搜索 | 第20-23页 |
| ·基于身体各部分属性的人物搜索提出的背景与内容 | 第20-21页 |
| ·利用人体部位和属性进行搜索 | 第21-22页 |
| ·实现细节 | 第22-23页 |
| ·基于属性的人物搜索小结 | 第23页 |
| ·基于身体各部分属性的人物搜索小结 | 第23-24页 |
| ·E-V搜索技术 | 第24-25页 |
| ·E-V搜索技术简述 | 第24页 |
| ·E-V搜索技术简述小结 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 社会群体人物关系发现及人物搜索 | 第26-39页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·目标检测 | 第26-28页 |
| ·背景相减法 | 第27页 |
| ·相邻帧差法 | 第27-28页 |
| ·光流法 | 第28页 |
| ·人物识别 | 第28-31页 |
| ·帧内聚类 | 第31-33页 |
| ·群体人物关系发现 | 第33-37页 |
| ·问题提出 | 第33-34页 |
| ·基于滑动窗口的APRIORI算法 | 第34-37页 |
| ·人物搜索 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 搜索算法的实现与分析 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·FBRM算法的简述 | 第39页 |
| ·实验数据的采集 | 第39-40页 |
| ·帧内的群体发现算法的实现效果 | 第40页 |
| ·帧间的群体发现算法的实现效果 | 第40-42页 |
| ·实验内容及评价方法 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·实验一：群体搜索 | 第43-44页 |
| ·实验二：个体搜索 | 第44-45页 |
| ·实验三：支持度的大小与搜索结果的关系 | 第45页 |
| ·实验结论 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
