| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10页 |
| 1.3 全文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 压缩视频中人类动作识别研究现状 | 第11-17页 |
| 2.1 压缩视频格式研究现状 | 第11-13页 |
| 2.2 人类动作识别研究现状 | 第13-16页 |
| 2.2.1 像素域中的人类动作识别 | 第13-15页 |
| 2.2.2 压缩域中的人类动作识别 | 第15-16页 |
| 2.2.3 压缩视频中的运动参数估计 | 第16页 |
| 2.3 总结 | 第16-17页 |
| 第三章 MPEG压缩视频中的特征提取 | 第17-22页 |
| 3.1 MPEG格式简介 | 第17-19页 |
| 3.1.1 MPEG压缩视频流的结构 | 第17-19页 |
| 3.1.2 MPEG压缩视频工具包介绍 | 第19页 |
| 3.2 运动特征的提取 | 第19-21页 |
| 3.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 动作视频的特征表示与动作识别 | 第22-36页 |
| 4.1 动作视频概况 | 第22页 |
| 4.2 动作视频的时空间特征生成 | 第22-23页 |
| 4.3 基于监督式异构稀疏特征选择的人类动作分类 | 第23-24页 |
| 4.4 基于SVM的人类动作分类 | 第24-26页 |
| 4.4.1 通过PCA进行降维处理 | 第25-26页 |
| 4.4.2 使用SVM进行人类动作分类 | 第26页 |
| 4.5 实验配置 | 第26-30页 |
| 4.5.1 数据库介绍 | 第26-28页 |
| 4.5.2 实验环境 | 第28-30页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 4.6.1 基于稀疏分组套索方法的人类动作识别实验结果 | 第30-31页 |
| 4.6.2 基于SVM的人类动作识别实验结果 | 第31-34页 |
| 4.7 实验结果总结 | 第34-36页 |
| 第五章 压缩域摄像头运动参数估计 | 第36-47页 |
| 5.1 基于透视变换模型的压缩视频摄像头运动参数估计介绍 | 第36-38页 |
| 5.2 基于支持向量机的摄像头参数估计方法 | 第38-40页 |
| 5.2.1 摄像头运动参数真值的获取 | 第38-39页 |
| 5.2.2 基于支持向量机回归模型的训练 | 第39-40页 |
| 5.3 实验配置 | 第40-42页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |