摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
1 绪论 | 第7-13页 |
1.1 引言 | 第7页 |
1.2 课题背景及研究意义 | 第7页 |
1.3 运动目标检测的研究内容 | 第7-10页 |
1.3.1 研究问题的描述 | 第8页 |
1.3.2 特征提取 | 第8-9页 |
1.3.3 监督与非监督方法 | 第9页 |
1.3.4 其他方法的缺陷 | 第9-10页 |
1.4 本文的主要工作 | 第10-13页 |
2 带权重的三维LARK特征和邻域结构关系 | 第13-22页 |
2.1 视频预处理 | 第13页 |
2.2 带权重的三维LARK特征 | 第13-18页 |
2.2.1 核回归特征 | 第13-15页 |
2.2.2 三维LARK特征 | 第15-16页 |
2.2.3 带权重的三维LARK特征 | 第16-18页 |
2.3 邻域结构数据拟合 | 第18-19页 |
2.4 基于LARK特征的目标识别系统 | 第19-20页 |
2.5 本章小结 | 第20-22页 |
3 时空局部结构统计匹配模型 | 第22-31页 |
3.1 时空局部结构统计匹配运动目标检测模型概述 | 第22-23页 |
3.2 复合模板集 | 第23-26页 |
3.2.1 无背景多尺度模板 | 第23-25页 |
3.2.2 模板集的局部结构分析 | 第25页 |
3.2.3 相似结构去冗余 | 第25-26页 |
3.3 时空统计匹配 | 第26-28页 |
3.3.1 向量余弦匹配 | 第27页 |
3.3.2 局部相似性的时空统计 | 第27-28页 |
3.4 非极大值抑制法提取目标 | 第28-30页 |
3.5 本章小结 | 第30-31页 |
4 双层结构融合的运动目标检测模型 | 第31-39页 |
4.1 时空局部结构统计匹配方法的改进需求 | 第31页 |
4.2 双层结构融合的目标识别方法概述 | 第31-33页 |
4.3 邻域高斯结构时空统计匹配 | 第33-35页 |
4.3.1 基于多维高斯拟合的邻域结构关系 | 第33-35页 |
4.3.2 邻域高斯结构的时空统计匹配 | 第35页 |
4.4 双层结构约束的融合 | 第35-37页 |
4.5 时空局部结构统计匹配与双层结构融合模型的对比 | 第37-38页 |
4.6 本章小结 | 第38-39页 |
5 实验测试与参数分析 | 第39-54页 |
5.1 检测系统软件与硬件环境 | 第39-40页 |
5.1.1 软件版本与硬件设备 | 第39页 |
5.1.2 时效分析 | 第39-40页 |
5.2 检测系统参数分析 | 第40-43页 |
5.2.1 局部结构和邻域结构复合模板集去冗余阈值α_1和α_2 | 第40-41页 |
5.2.2 非极大值抑制中提取目标的阈值σ | 第41-42页 |
5.2.3 变参数对本文模型定量分析 | 第42-43页 |
5.3 检测结果分析 | 第43-51页 |
5.3.1 全身与半身动作的复合模板集对比 | 第43-44页 |
5.3.2 时空局部结构统计匹配模型的检测结果 | 第44-46页 |
5.3.3 双层结构融合模型对多视角、多场景和多尺度目标的检测结果 | 第46-47页 |
5.3.4 其他动作的识别 | 第47-48页 |
5.3.5 评估检测结果的标准 | 第48-50页 |
5.3.6 评估检测结果的标准 | 第50-51页 |
5.4 标准库的检测结果 | 第51-53页 |
5.4.1 双层结构融合模型的检测结果和精度 | 第51-53页 |
5.4.2 与近期的监督模型对比 | 第53页 |
5.5 本章小结 | 第53-54页 |
6 总结与展望 | 第54-56页 |
6.1 论文总结 | 第54页 |
6.2 未来工作展望 | 第54-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
附录 | 第61页 |