| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·视频监控中的目标检测、跟踪及行为识别技术 | 第15-20页 |
| ·目标的检测与分类 | 第16页 |
| ·目标跟踪 | 第16-18页 |
| ·红外图像中行人的检测与跟踪 | 第18-19页 |
| ·运动目标行为理解 | 第19-20页 |
| ·当前两种主流的目标跟踪框架及其技术难点 | 第20-28页 |
| ·Mean-Shift跟踪框架 | 第21-24页 |
| ·目标模型的表达 | 第21-22页 |
| ·Mean-Shift跟踪 | 第22-23页 |
| ·Mean-Shift跟踪框架的优点和技术难点 | 第23-24页 |
| ·粒子滤波跟踪框架 | 第24-28页 |
| ·序贯重要采样 | 第26页 |
| ·重采样 | 第26-28页 |
| ·基本粒子滤波算法描述 | 第28页 |
| ·粒子滤波跟踪框架的优点和技术难点 | 第28页 |
| ·主要的公共视频数据库 | 第28-30页 |
| ·国内外研究概况及发展趋势 | 第30-32页 |
| ·论文的主要贡献 | 第32-34页 |
| ·论文的结构安排 | 第34-36页 |
| 第二章 基于区域几何约束的人脸检测研究 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·图像预处理 | 第38-42页 |
| ·人脸候选区域的检测 | 第38-40页 |
| ·头发区域的检测 | 第40页 |
| ·图像预处理 | 第40-42页 |
| ·算法的实现 | 第42-44页 |
| ·实验与分析 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 红外图像中的人体检测及跟踪技术 | 第46-70页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·相关的红外图像中人体检测方法 | 第46-47页 |
| ·单幅红外图像中的人体检测研究 | 第47-55页 |
| ·基于方向投影的人体区域初定位 | 第47-49页 |
| ·方向梯度直方图在人体形状表达中的应用 | 第49-51页 |
| ·基于Fisher线性判别和贝叶斯分类器的人体检测 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| ·序列红外图像中基于背景抽取的人体检测技术 | 第55-62页 |
| ·基于自适应高斯混合模型的背景建模 | 第55-56页 |
| ·人体目标形状的特征表达 | 第56-59页 |
| ·单个人体的表达模型创建 | 第56-58页 |
| ·多个人体相互粘连情况下的人体特征表达 | 第58-59页 |
| ·基于支持向量机的人体检测 | 第59-60页 |
| ·实验与分析 | 第60-62页 |
| ·基于亮度-梯度联合空间的红外人体跟踪 | 第62-68页 |
| ·基于梯度方向-亮度联合空间的人体建模 | 第62-64页 |
| ·粒子滤波框架下的红外人体跟踪 | 第64-66页 |
| ·粒子滤波概述 | 第64-65页 |
| ·梯度-亮度联合直方图与粒子滤波的融合 | 第65-66页 |
| ·实验与分析 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第四章 MEAN-SHIFT框架下的目标鲁棒跟踪 | 第70-84页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·基于自适应特征生成模型的Mean-Shift鲁棒跟踪 | 第71-77页 |
| ·基于信噪比最大化的特征生成模型 | 第71-74页 |
| ·似然图像在特征跟踪性能分析中地应用 | 第72页 |
| ·特征选择的标准 | 第72-74页 |
| ·算法的流程和实现 | 第74页 |
| ·实验与分析 | 第74-77页 |
| ·遮挡情况下Mean-Shift跟踪 | 第77-83页 |
| ·遮挡情况发生的判断准则 | 第77-78页 |
| ·基于Kalman滤波的目标运动参数辨识与状态估计 | 第78-79页 |
| ·Kalman-Mean-Shift跟踪系统 | 第79-80页 |
| ·实验 | 第80-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 第五章 自适应多线索融合对粒子滤波跟踪性能的提升 | 第84-98页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·多线索融合方法概述 | 第85页 |
| ·粒子滤波回顾 | 第85-87页 |
| ·状态转移模型与观测模型 | 第87-89页 |
| ·状态转移模型 | 第87页 |
| ·特征的选择及其观测模型的建立 | 第87-89页 |
| ·颜色特征的描述及其观测模型 | 第87-88页 |
| ·边缘梯度特征的描述及其观测模型 | 第88-89页 |
| ·基于相对鉴别系数的特征自适应融合 | 第89-92页 |
| ·实验与分析 | 第92-97页 |
| ·光照发生变化情况下的目标跟踪 | 第92-93页 |
| ·目标发生旋转情况下的目标跟踪 | 第93-94页 |
| ·目标发生遮挡情况下的跟踪 | 第94-95页 |
| ·红外序列图像中目标跟踪的结果 | 第95-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第六章 基于周期运动分析的人体行为识别 | 第98-109页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·背景抽取 | 第99-100页 |
| ·基于运动轮廓的周期分析 | 第100-103页 |
| ·特征图像的参数化及识别的流程 | 第103-105页 |
| ·图像预处理 | 第103页 |
| ·参数化 | 第103-104页 |
| ·距离测量 | 第104-105页 |
| ·实验与分析 | 第105-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 结束语 | 第109-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-122页 |
| 附录 | 第122-123页 |
