| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·课题背景和意义 | 第12-13页 |
| ·智能视频监控国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·人体行为识别国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·人体行为表征的研究现状 | 第14-16页 |
| ·行为识别技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究现状分析及异常检测原理介绍 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| ·论文章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 电梯轿厢内的人体前景提取及人数判断研究 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·人体前景提取方法 | 第23-25页 |
| ·帧间差法 | 第23-24页 |
| ·光流法 | 第24页 |
| ·减背景算法 | 第24-25页 |
| ·基于减背景算法的人体前景提取 | 第25-35页 |
| ·基于码本的减背景算法 | 第25-27页 |
| ·基于非参数核密度估计的减背景算法 | 第27-28页 |
| ·基于LBP纹理减背景算法 | 第28-31页 |
| ·基于梯度纹理的减背景算法 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32页 |
| ·人体前景提取实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·电梯轿厢内人数判断 | 第35-40页 |
| ·基于前景连通区域像素统计的人数判断方法 | 第36-38页 |
| ·基于头部特征检测的人数判断方法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 电梯轿厢内人体运动特征获取 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·多人情况运动特征提取 | 第41-47页 |
| ·聚类算法介绍 | 第42-46页 |
| ·聚类算法实验 | 第46-47页 |
| ·单人情况运动特征提取 | 第47-50页 |
| ·人体边缘轮廓提取 | 第47-50页 |
| ·Snake处理后人体轮廓提取实验 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 电梯轿厢内人体行为建模与异常行为检测研究 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·多人情况下的异常行为检测 | 第51-61页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)的介绍 | 第51-56页 |
| ·隐马尔可夫模型在电梯轿厢内多人异常行为检测中的应用 | 第56-58页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的多人异常行为检测实验 | 第58-61页 |
| ·单人情况下的异常行为检测 | 第61-64页 |
| ·Hausdorff距离原理 | 第61-62页 |
| ·Hausdorff距离在电梯轿厢内单人异常行为检测中的应用 | 第62-63页 |
| ·基于Hausdorff距离的电梯轿厢内单人异常行为检测实验 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 系统实现 | 第66-70页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·系统总体结构以及相关技术 | 第66-67页 |
| ·软件总体结构 | 第66-67页 |
| ·软件开发环境及相关技术介绍 | 第67页 |
| ·系统实现 | 第67-69页 |
| ·图像获取模块 | 第67-68页 |
| ·人数判断模块 | 第68页 |
| ·人体运动特征提取模块 | 第68-69页 |
| ·人体行为识别模块 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第70-73页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第79页 |
