基于机器学习的视频在线分析技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·机器视觉 | 第11-13页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·视频分析概述 | 第12-13页 |
| ·视频监控研究现状、不足及发展趋势 | 第13-18页 |
| ·视频监控研究的目的与意义 | 第13-15页 |
| ·国内外视频监控的研究现状 | 第15-17页 |
| ·视频监控的发展趋势 | 第17-18页 |
| ·课题主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 背景建模技术 | 第21-34页 |
| ·背景建模技术简介及方法比较 | 第21-27页 |
| ·主要的几种背景建模方法 | 第21-25页 |
| ·对监控视频进行背景建模的难点 | 第25-26页 |
| ·背景建模的效果评估方式 | 第26-27页 |
| ·基于样本的背景建模方法 | 第27-28页 |
| ·局部二值化算子 LBP | 第28-30页 |
| ·背景建模的应用：区域人数统计 | 第30-33页 |
| ·提取 ROI 区域 | 第31页 |
| ·分离前景 | 第31页 |
| ·形态学去干扰 | 第31-32页 |
| ·统计连通域信息 | 第32页 |
| ·由连通域面积回归人数 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 视频边界分割检测及图像特征 | 第34-41页 |
| ·视频边界分割技术 | 第34-35页 |
| ·图像特征 | 第35-40页 |
| ·特征提取原则 | 第35-37页 |
| ·图像基本特征 | 第37页 |
| ·光流 | 第37-39页 |
| ·连通域 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 字典选择技术 | 第41-45页 |
| ·字典选择原理 | 第41-42页 |
| ·字典选择在视频浓缩中的应用 | 第42-43页 |
| ·字典选择公式解析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 代码实现 | 第45-55页 |
| ·视频关键帧提取软件简述 | 第45-46页 |
| ·软件开发目标 | 第45页 |
| ·运行环境 | 第45页 |
| ·软件功能 | 第45-46页 |
| ·设计方法 | 第46页 |
| ·软件结构 | 第46-49页 |
| ·总体结构 | 第46-47页 |
| ·文件操作模块 | 第47页 |
| ·参数获取模块 | 第47-48页 |
| ·视频分割模块 | 第48页 |
| ·字典选择模块 | 第48-49页 |
| ·关键帧显示模块 | 第49页 |
| ·分值显示模块 | 第49页 |
| ·系统实现 | 第49-54页 |
| ·载入源视频及结果文件目录 | 第51页 |
| ·参数获取 | 第51页 |
| ·关键帧提取 | 第51页 |
| ·结果显示 | 第51-53页 |
| ·结果信息文件保存 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 对比试验 | 第55-60页 |
| ·数据聚类简介 | 第55-56页 |
| ·实验视频 | 第56页 |
| ·对比方法 | 第56-59页 |
| ·实验结果 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
