视频异常事件检测算法设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第9-13页 |
| 2 前景目标检测 | 第13-27页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 基于Vibe的前景检测 | 第14-19页 |
| 2.3 前景检测改进 | 第19-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 光流场特征提取 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 光流及其估算方法 | 第27-32页 |
| 3.3 光流速度分离 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 异常事件检测 | 第35-55页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 异常事件评分方法 | 第36-40页 |
| 4.3 基于混合高斯模型的异常事件分类 | 第40-46页 |
| 4.3.1 分类器 | 第40-42页 |
| 4.3.2 混合高斯模型 | 第42-44页 |
| 4.3.3 基于混合高斯模型的分类器 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果 | 第46-52页 |
| 4.4.1 运行环境 | 第46-47页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第47页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
