视频监控中行人跟踪与异常运动检测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-11页 |
| 图清单 | 第11-12页 |
| 表清单 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·视频监控中行人跟踪与异常运动检测研究概述 | 第14-15页 |
| ·国内外研究状况及趋势 | 第15-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18页 |
| ·论文的章节安排 | 第18-20页 |
| 2 基于人体对称性和方向梯度直方图的行人目标检测 | 第20-31页 |
| ·本章引论 | 第20页 |
| ·人体对称性检测 | 第20-21页 |
| ·HOG 特征提取 | 第21-24页 |
| ·归一化颜色空间 | 第22页 |
| ·计算图像梯度 | 第22页 |
| ·构建梯度方向直方图 | 第22-24页 |
| ·收集 HOG 特征 | 第24页 |
| ·SVM 分类器 | 第24-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-30页 |
| ·分类器训练 | 第26-28页 |
| ·测试 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 基于轨迹能量最小化的多目标行人跟踪 | 第31-41页 |
| ·本章引论 | 第31页 |
| ·能量函数 | 第31-35页 |
| ·观察一致性 | 第32-33页 |
| ·速度守恒性 | 第33页 |
| ·位置互斥性 | 第33-34页 |
| ·轨迹持续性 | 第34页 |
| ·正则化 | 第34-35页 |
| ·能量最小化 | 第35-37页 |
| ·生长与收缩 | 第35-36页 |
| ·合并与分裂 | 第36页 |
| ·添加与删除 | 第36-37页 |
| ·初始化 | 第37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4.基于概率图模型的行人异常运动检测 | 第41-62页 |
| ·本章引论 | 第41-42页 |
| ·运动特征提取 | 第42-44页 |
| ·光流法 | 第43页 |
| ·构建模型观察值 | 第43-44页 |
| ·基于 HMM 的行人异常运动检测 | 第44-53页 |
| ·HMM 简介 | 第44-46页 |
| ·HMM 算法详解 | 第46-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·基于 HCRF 的行人异常运动检测 | 第53-60页 |
| ·HCRF 简介 | 第53-54页 |
| ·算法详解 | 第54-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 5.总结与展望 | 第62-64页 |
| ·研究工作总结 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
