基于流场拓扑结构分析的人群运动显著性检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 人群运动流场的建立 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 光流的概念与发展 | 第16-18页 |
| 2.3 光流场算法原理 | 第18-24页 |
| 2.3.1 运动场与光流 | 第18-19页 |
| 2.3.2 光流约束方程 | 第19-20页 |
| 2.3.3 Horn-Schunck光流算法 | 第20-23页 |
| 2.3.4 光流场实验结果 | 第23-24页 |
| 2.4 人群运动流场的实现 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 人群运动流场拓扑结构分析 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 流场拓扑结构 | 第28-30页 |
| 3.2.1 流场拓扑结构概念 | 第28-29页 |
| 3.2.2 粒子平流 | 第29-30页 |
| 3.3 定常流场拓扑分析 | 第30-31页 |
| 3.4 时变流场拓扑分析 | 第31-33页 |
| 3.4.1 拉格朗日拟序结构 | 第31-32页 |
| 3.4.2 有限时间李雅普诺夫指数场 | 第32-33页 |
| 3.5 人群流场拓扑结构的实现 | 第33-38页 |
| 3.5.1 散度与旋度 | 第33-35页 |
| 3.5.2 临界点的判断 | 第35-37页 |
| 3.5.3 LCS实验结果 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于聚类的轨迹分类及实验结果分析 | 第39-59页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 轨迹的处理 | 第39-40页 |
| 4.2.1 粒子运动帧数 | 第39-40页 |
| 4.2.2 轨迹的方差 | 第40页 |
| 4.2.3 运动距离 | 第40页 |
| 4.3 轨迹相似性的度量 | 第40-41页 |
| 4.4 聚类算法 | 第41-48页 |
| 4.4.1 K-Means算法 | 第42-44页 |
| 4.4.2 AGNES算法 | 第44-46页 |
| 4.4.3 DBSCAN算法 | 第46-48页 |
| 4.5 人群运动轨迹聚类的实验结果与改进方法 | 第48-54页 |
| 4.5.1 人群运动轨迹聚类的实验结果 | 第48-50页 |
| 4.5.2 结合密度与层次聚类的改进方法 | 第50-54页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
