基于内容的自动视频监控研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-34页 |
| ·视频监控问题综述 | 第13-15页 |
| ·视频监控的研究内容 | 第15-24页 |
| ·目标物检测 | 第17-19页 |
| ·目标物跟踪 | 第19-21页 |
| ·行为理解 | 第21-24页 |
| ·视频监控的应用需求 | 第24-27页 |
| ·鲁棒性 | 第24-25页 |
| ·实时性 | 第25页 |
| ·摄像头转接 | 第25-26页 |
| ·视频数据挖掘 | 第26-27页 |
| ·视频监控研究中存在的问题 | 第27-29页 |
| ·运动目标物与静止目标物 | 第27-28页 |
| ·视频监控系统的通用性和特殊性 | 第28-29页 |
| ·视频监控信息的有效性和冗余性 | 第29页 |
| ·本文工作 | 第29-34页 |
| ·研究动机 | 第29-30页 |
| ·研究问题 | 第30页 |
| ·论文贡献 | 第30-31页 |
| ·论文组织 | 第31-34页 |
| 第二章 基于码书模型的背景减除 | 第34-54页 |
| ·背景减除问题 | 第34-37页 |
| ·预处理 | 第34-35页 |
| ·背景建模 | 第35-36页 |
| ·前景检测 | 第36页 |
| ·数据确认 | 第36-37页 |
| ·相关工作 | 第37-38页 |
| ·基于码书模型的改进背景减除算法 | 第38-43页 |
| ·码书的初始化 | 第39-41页 |
| ·建立模型 | 第41-42页 |
| ·前景检测 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·色彩模型分析 | 第46-50页 |
| ·光线色彩变化分析 | 第47页 |
| ·色彩模型 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-54页 |
| 第三章 基于最大熵模型的视频分层处理 | 第54-70页 |
| ·分层问题的提出 | 第54-55页 |
| ·最大熵模型 | 第55-59页 |
| ·最大熵原理 | 第55-56页 |
| ·最大熵模型的构建 | 第56-59页 |
| ·视频分层模型与最大熵模型 | 第59页 |
| ·基于最大熵模型的视频分层算法 | 第59-64页 |
| ·码书构建 | 第60页 |
| ·分层建模 | 第60-62页 |
| ·分层处理 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-70页 |
| 第四章 基于隐马尔可夫模型的事件识别 | 第70-89页 |
| ·问题综述 | 第70-71页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的建模 | 第71-76页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第71-73页 |
| ·熵评估的隐马尔可夫模型 | 第73-76页 |
| ·模型应用 | 第76-81页 |
| ·结构挖掘实例 | 第77-78页 |
| ·视频事件识别 | 第78-81页 |
| ·实验结果 | 第81-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 监控视频的结构化处理 | 第89-112页 |
| ·基于自然特征的监控视频镜头检测与切分 | 第89-99页 |
| ·监控视频镜头的定义 | 第89-92页 |
| ·监控视频镜头的检测 | 第92-97页 |
| ·实验结果 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99页 |
| ·基于内容特征的监控视频镜头检测与切分 | 第99-109页 |
| ·问题的提出 | 第100页 |
| ·相关工作 | 第100-101页 |
| ·监控视频镜头切分 | 第101-107页 |
| ·实验结果 | 第107-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-112页 |
| 第六章 视频监控性能评估 | 第112-129页 |
| ·ROC曲线评估 | 第112-118页 |
| ·视频监控的ROC曲线定义 | 第113-116页 |
| ·视频监控系统的参数选择准则 | 第116-118页 |
| ·功能与参数定义 | 第118-125页 |
| ·逻辑架构 | 第120-122页 |
| ·评估功能与选择参数定义 | 第122-125页 |
| ·实验结果 | 第125-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 第七章 总结与展望 | 第129-133页 |
| ·工作总结 | 第129-131页 |
| ·工作展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-144页 |
| 学术论文 | 第144-145页 |
| 致谢 | 第145页 |
