智能视频监控系统中人异常行为识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 人行为分析相关技术 | 第16-25页 |
| ·运动目标检测与分类方法 | 第16-20页 |
| ·背景差法 | 第17页 |
| ·统计模型法 | 第17-18页 |
| ·时间差法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19页 |
| ·运动目标的分类 | 第19-20页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第20-21页 |
| ·人体行为分析与描述 | 第21-24页 |
| ·人体行为描述 | 第21-23页 |
| ·行为分析与理解 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 目标检测与识别 | 第25-42页 |
| ·基于动态建模的运动目标检测 | 第25-33页 |
| ·背景模型的初始化与更新 | 第26-28页 |
| ·目标阴影抑制 | 第28-31页 |
| ·目标空洞化的处理技术 | 第31-33页 |
| ·超像素特征的目标检测方法 | 第33-40页 |
| ·超像素特征描述 | 第33-34页 |
| ·人体检测算子 | 第34-39页 |
| ·基于超像素特征的人体识别结果 | 第39-40页 |
| ·带加权处理的混合目标检测方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 人体目标跟踪与行为特征提取 | 第42-58页 |
| ·基于在线学习目标跟踪 | 第42-50页 |
| ·跟踪目标初始化与目标描述 | 第43-48页 |
| ·线性预测的目标匹配跟踪及模板模型更新 | 第48-49页 |
| ·跟踪结果 | 第49-50页 |
| ·人体行为特征 | 第50-56页 |
| ·人体目标骨架提取 | 第51-54页 |
| ·人体轮廓特征与质心轨迹特征描述与提取 | 第54-56页 |
| ·人体行为的运动特征 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 异常行为检测 | 第58-73页 |
| ·正异常行为分类 | 第58-66页 |
| ·目标质心差值分布 | 第58-62页 |
| ·形体的高宽比 | 第62-64页 |
| ·人体形体倾斜角 | 第64页 |
| ·正异常行为判别机制 | 第64-66页 |
| ·跌倒行为识别 | 第66-72页 |
| ·跌倒识别的行为特征集 | 第67-68页 |
| ·基于模糊规则的正异常行为分类 | 第68-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
