基于视频的人体异常行为检测与分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人体行为分析研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 人体行为分析研究流程 | 第13页 |
| 1.4 人体行为识别数据库介绍 | 第13-15页 |
| 1.5 本论文主要研究内容和结构 | 第15-18页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪 | 第18-30页 |
| 2.1 视频滤波处理 | 第18-19页 |
| 2.2 运动目标检测技术简介 | 第19-22页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第20页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光流法 | 第21-22页 |
| 2.3 Vibe目标检测方法 | 第22-24页 |
| 2.4 改进Vibe算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 形态学处理 | 第24-25页 |
| 2.4.2 面积阈值法 | 第25-27页 |
| 2.5 运动目标类别分离 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 人体运动行为特征选择与提取 | 第30-40页 |
| 3.1 特征提取简介 | 第30页 |
| 3.2 常用的特征提取技术 | 第30-36页 |
| 3.2.1 Hu不变矩 | 第32-34页 |
| 3.2.2 傅里叶描述子 | 第34-36页 |
| 3.3 最小外接矩形框 | 第36-37页 |
| 3.4 运动特征提取 | 第37页 |
| 3.4.1 质心运动轨迹 | 第37页 |
| 3.4.2 运动速度 | 第37页 |
| 3.5 基于多特征融合的特征提取 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于关键帧匹配的人体异常行为识别 | 第40-50页 |
| 4.1 常用的人体异常行为识别方法 | 第40-41页 |
| 4.2 KNN分类器的应用 | 第41页 |
| 4.3 视频中关键帧提取 | 第41-43页 |
| 4.4 基于关键帧匹配的人体异常行为检测 | 第43-47页 |
| 4.4.1 正异常行为分类 | 第43-44页 |
| 4.4.2 视频数据库的建立 | 第44-45页 |
| 4.4.3 人体异常行为识别方案 | 第45-47页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 本文总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
