| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 运动目标检测与跟踪 | 第15-36页 |
| 2.1 经典运动目标检测方法 | 第15-22页 |
| 2.1.1 光流法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第16页 |
| 2.1.3 背景减除法 | 第16-22页 |
| 2.2 基于HOG特征的目标检测 | 第22-28页 |
| 2.2.1 HOG特征简介 | 第22-23页 |
| 2.2.2 HOG特征提取算法过程 | 第23-28页 |
| 2.3 支持向量机 | 第28-36页 |
| 2.3.1 线性支持向量机 | 第29-32页 |
| 2.3.2 非线性支持向量机 | 第32-36页 |
| 第3章 基于时空路径搜索的摔倒检测算法 | 第36-49页 |
| 3.1 问题介绍 | 第36页 |
| 3.2 基于滑动窗口的视频事件表示方法 | 第36-40页 |
| 3.3 基于动态规划的时空路径路径搜索算法 | 第40-45页 |
| 3.4 动态规划时空路径搜索算法在摔倒过程检测上的应用 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于马尔可夫过程改进的摔倒检测算法 | 第49-61页 |
| 4.1 摔倒过程特征分析 | 第49-51页 |
| 4.2 基于时空路径搜索方法摔倒检测方法的改进思路 | 第51-53页 |
| 4.3 基于马尔可夫过程的动态规划路径搜索摔倒检测算法 | 第53-58页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第67-68页 |
