视频挖掘中的步态识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| §1-1 引言 | 第8-9页 |
| §1-2 视频挖掘的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1-2-1 视频挖掘的背景 | 第9-10页 |
| 1-2-2 视频挖掘的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| §1-3 步态视频的挖掘技术 | 第12-14页 |
| §1-4 本文研究的主要内容 | 第14-18页 |
| 1-4-1 本论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1-4-2 本论文的章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 视频图像处理 | 第18-30页 |
| §2-1 镜头分割 | 第18-26页 |
| 2-1-1 镜头的定义 | 第18-20页 |
| 2-1-2 传统的镜头分割方法 | 第20-22页 |
| 2-1-3 本文的镜头分割方法 | 第22-25页 |
| 2-1-4 实验结果 | 第25-26页 |
| §2-2 目标检测算法 | 第26-29页 |
| 2-2-1 传统的目标检测方法 | 第26-27页 |
| 2-2-2 本文的的提取目标方法 | 第27-29页 |
| §2-3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 步态特征提取 | 第30-40页 |
| §3-1 周期性检测 | 第30-31页 |
| §3-2 传统的步态信息提取 | 第31-33页 |
| §3-3 本文用的步态信息提取 | 第33-34页 |
| §3-4 运行工具 | 第34-35页 |
| §3-5 Hu 矩 | 第35-39页 |
| 3-5-1 Hu 矩原理 | 第35-37页 |
| 3-5-2 实验结果 | 第37-39页 |
| §3-6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 步态识别 | 第40-48页 |
| §4-1 SVM | 第40-44页 |
| 4-1-1 SVM 概述 | 第40-42页 |
| 4-1-2 识别结果 | 第42-44页 |
| §4-2 相似性比较 | 第44-46页 |
| 4-2-1 相似性比较概述 | 第44-45页 |
| 4-2-2 相似性比较结果 | 第45-46页 |
| §4-3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 关键帧提取 | 第48-56页 |
| §5-1 传统的关键帧提取方法 | 第48-51页 |
| §5-2 镜头帧差聚类 | 第51-54页 |
| 5-2-1 镜头帧差聚类方法简介 | 第52-53页 |
| 5-2-2 镜头帧差聚类的算法流程 | 第53-54页 |
| §5-3 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| §5-4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| §6-1 结论 | 第56页 |
| §6-2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
