基于对象的监控视频摘要算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·静态视频摘要 | 第8-9页 |
| ·动态视频摘要 | 第9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 视频摘要技术的核心技术 | 第11-21页 |
| ·基于对象的视频摘要算法框架 | 第11-12页 |
| ·背景建模技术 | 第12-16页 |
| ·单高斯背景建模 | 第13-14页 |
| ·码本背景建模 | 第14页 |
| ·VIBE 背景建模 | 第14-16页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第16-18页 |
| ·基于特征匹配的跟踪方法 | 第16-17页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第17页 |
| ·基于区域匹配的跟踪方法 | 第17-18页 |
| ·轨迹组合技术 | 第18-20页 |
| ·基于运动过程的轨迹组合方法 | 第18页 |
| ·基于相似活动聚类的轨迹组合方法 | 第18页 |
| ·基于用户关注空间与注意力分析的轨迹组合方法 | 第18-19页 |
| ·基于带状雕刻剪裁的轨迹组合方法 | 第19页 |
| ·多视频轨迹组合方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 视频分段 | 第21-29页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·基于混合高斯的视频分段算法原理 | 第22-26页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第22-24页 |
| ·运动静止段落划分 | 第24-25页 |
| ·运动疏密段落划分 | 第25页 |
| ·运动稀疏段落合并 | 第25-26页 |
| ·算法步骤与实验结果 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 轨迹提取 | 第29-41页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·基于多特征融合的 MSPF 运动轨迹预测 | 第30-34页 |
| ·经典 MSPF 算法 | 第30-32页 |
| ·自适应多特征融合 | 第32-34页 |
| ·跟踪推理匹配策略 | 第34-37页 |
| ·推理匹配基本结构 | 第34-36页 |
| ·目标的综合推理匹配 | 第36-37页 |
| ·轨迹提取实验结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 轨迹组合 | 第41-55页 |
| ·概述 | 第41-43页 |
| ·基于能量函数的轨迹组合优化 | 第43页 |
| ·转移映射能量函数 | 第43-47页 |
| ·活动能量代价 | 第44页 |
| ·相关正序代价与相关逆序代价 | 第44-45页 |
| ·碰撞能量代价 | 第45-47页 |
| ·转移映射的快速求解 | 第47-50页 |
| ·基于重要视域的轨迹组合优化 | 第50-53页 |
| ·视域学习划分 | 第50-52页 |
| ·视域内的轨迹组合 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 视频摘要的生成 | 第55-63页 |
| ·背景视频动态生成 | 第55-56页 |
| ·轨迹融合 | 第56-59页 |
| ·视频摘要生成 | 第59-61页 |
| ·数据指标 | 第59-60页 |
| ·无损浓缩视频摘要模式实现与性能分析 | 第60-61页 |
| ·高浓缩比缩视频摘要模式实现与性能分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 在读期间研究成果 | 第71-72页 |
