| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外现状以及研究热点 | 第14-17页 |
| 1.3 主要研究内容与技术方案 | 第17-19页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 融合运动信息与聚合通道特征的行人检测 | 第20-35页 |
| 2.1 基于运动信息的目标检测 | 第20-24页 |
| 2.1.1 背景差分法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 光流法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 高斯混合模型 | 第22-23页 |
| 2.1.4 ViBe检测 | 第23-24页 |
| 2.2 基于聚合通道特征的行人检测 | 第24-30页 |
| 2.2.1 聚合通道特征 | 第25-27页 |
| 2.2.2 分类器设计 | 第27-29页 |
| 2.2.3 基于聚合通道特征的行人检测 | 第29-30页 |
| 2.3 融合运动信息和聚合通道特征的行人检测 | 第30-32页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 2.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第三章 多尺度光照估计和层次化分类的衣着颜色识别 | 第35-46页 |
| 3.1 问题引入 | 第35-36页 |
| 3.2 相关研究工作 | 第36-37页 |
| 3.3 多尺度局部反射统计的光照估计 | 第37-39页 |
| 3.3.1 光照模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 光照估计与矫正 | 第38-39页 |
| 3.4 层次化分类的衣着颜色识别 | 第39-42页 |
| 3.4.1 Gray-Classifier分类器 | 第40-41页 |
| 3.4.2 DG-Classifier和DC-Classifier分类器 | 第41-42页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小节 | 第45-46页 |
| 第四章 结合有限状态自动机的目标轨迹提取与行人序列检索 | 第46-63页 |
| 4.1 结合FSM的目标轨迹提取 | 第46-55页 |
| 4.1.1 目标特征提取 | 第48-50页 |
| 4.1.2 目标相似性度量准则 | 第50-51页 |
| 4.1.3 目标状态管理 | 第51-53页 |
| 4.1.4 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.2 基于颜色属性的行人序列检索方法 | 第55-57页 |
| 4.2.1 衣着颜色表示 | 第55-56页 |
| 4.2.2 目标行人数据结构 | 第56-57页 |
| 4.2.3 检索结果排序 | 第57页 |
| 4.3 基于实例图像的行人序列检索方法 | 第57-61页 |
| 4.3.1 检索结果排序 | 第58-59页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 智能监控中行人序列检索原型系统 | 第63-70页 |
| 5.1 系统设计思路 | 第63-64页 |
| 5.2 系统框架结构 | 第64-65页 |
| 5.3 系统主要模块 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第79页 |