人体异常行为识别在智能监控系统中的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 运动目标检测分割技术概述 | 第13-27页 |
| ·运动图像的预处理 | 第13-15页 |
| ·均值滤波 | 第13-14页 |
| ·中值滤波 | 第14页 |
| ·自适应维纳滤波器 | 第14-15页 |
| ·数学形态学噪声滤波器 | 第15页 |
| ·运动目标的检测方法综述 | 第15-18页 |
| ·光流法 | 第16页 |
| ·时间差分法 | 第16-17页 |
| ·背景减除法 | 第17-18页 |
| ·背景更新方法 | 第18-19页 |
| ·中值法背景更新 | 第18-19页 |
| ·IIR 滤波背景更新 | 第19页 |
| ·基于高斯混合模型的运动目标检测 | 第19-22页 |
| ·高斯混合模型 | 第20-21页 |
| ·改进的高斯混合模型 | 第21-22页 |
| ·阴影检测与抑制 | 第22-25页 |
| ·基于阈值的检测方法 | 第22-23页 |
| ·基于阴影色彩不变性的检测方法 | 第23页 |
| ·基于颜色空间变换的阴影抑制 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 运动目标分类与跟踪 | 第27-39页 |
| ·运动目标分类 | 第27-31页 |
| ·常用的运动目标分类方法 | 第27-30页 |
| ·基于形状特征的简单运动目标分类 | 第30-31页 |
| ·运动目标跟踪概述 | 第31-34页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第32-33页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第33页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第33-34页 |
| ·基于轮廓的跟踪方法 | 第34页 |
| ·基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪 | 第34-37页 |
| ·卡尔曼滤波的跟踪原理 | 第34-36页 |
| ·卡尔曼滤波的实现 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 运动人体目标行为分析 | 第39-49页 |
| ·运动目标行为识别的一般方法 | 第39-40页 |
| ·模板匹配方法 | 第39页 |
| ·状态空间方法 | 第39-40页 |
| ·目标轮廓特征提取 | 第40-41页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第41-46页 |
| ·马尔科夫链 | 第41-42页 |
| ·隐马尔科夫模型（HMM） | 第42-43页 |
| ·隐马尔科夫模型的基本算法 | 第43-46页 |
| ·隐马尔科夫模型在人体行为识别中的应用 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统设计及实验结果 | 第49-57页 |
| ·系统设计与实现 | 第49-51页 |
| ·系统体系结构图 | 第49-50页 |
| ·系统功能模块 | 第50-51页 |
| ·系统开发平台及界面 | 第51-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·未来展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
