| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·本文的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外相关课题研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的创新性工作 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 相关背景理论 | 第20-45页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·时空特征概述 | 第20-26页 |
| ·几种典型的时空特征简介 | 第21-26页 |
| ·迭代滤波(recursive filtering) | 第21-22页 |
| ·时域模板(temporal template) | 第22-24页 |
| ·基于时空切片的相关特征 | 第24-26页 |
| ·视觉音频特征概述 | 第26-36页 |
| ·图像与视频的视觉特征 | 第26-31页 |
| ·颜色特征 | 第27-30页 |
| ·纹理特征 | 第30-31页 |
| ·形状特征 | 第31页 |
| ·音频特征 | 第31-36页 |
| ·音频分析概述 | 第32页 |
| ·音频内容与结构 | 第32-36页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第36-41页 |
| ·VC 维理论和结构风险最小原理 | 第37-38页 |
| ·线性分类器 | 第38-41页 |
| ·词袋模型(Bag of Words) | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于空时SURF 特征的人运动识别算法 | 第45-67页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·人运动识别研究概述 | 第45-46页 |
| ·空-时SURF 特征点检测算法 | 第46-54页 |
| ·三维积分图像 | 第46-48页 |
| ·空-时SURF 特征点检测 | 第48-54页 |
| ·空-时SURF 特征描述子计算 | 第54-58页 |
| ·主方向分配 | 第54-56页 |
| ·描述子计算 | 第56-58页 |
| ·基于词袋模型的人行为识别框架 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-66页 |
| ·运算速度测试实验 | 第60-61页 |
| ·视频词汇数量对准确率的影响分析 | 第61-64页 |
| ·算法准确率对比 | 第64-65页 |
| ·实验结果总结 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于多特征的双模态暴力色情内容检测算法 | 第67-90页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·暴力色情内容检测概述 | 第67页 |
| ·基于时空切片的结构张量描述子 | 第67-72页 |
| ·时空切片 | 第67-69页 |
| ·结构张量直方图 | 第69-72页 |
| ·结构张量 | 第69-71页 |
| ·直方图计算 | 第71-72页 |
| ·视觉特征与音频词汇的提取 | 第72-76页 |
| ·视觉特征 | 第72-74页 |
| ·音频特征与音频词汇 | 第74-76页 |
| ·本文所使用到的音频描述子 | 第74-75页 |
| ·音频词汇生成 | 第75-76页 |
| ·暴力与色情内容的检测算法框架 | 第76-82页 |
| ·暴力内容检测框架 | 第78-79页 |
| ·色情内容检测框架 | 第79-82页 |
| ·实验结果及分析 | 第82-89页 |
| ·特征权重值评估 | 第82-85页 |
| ·双模态特征检测结果与分析 | 第85-88页 |
| ·分层检测模型效果实验 | 第88页 |
| ·实验结果总结 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·本文工作总结 | 第90-91页 |
| ·未来与展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第97-98页 |
| 攻读硕士学位期间参加的课题与项目 | 第98页 |