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基于目标运动轨迹及空间分布的行为分析研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-20页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·研究现状第11-16页
     ·运动检测第11-13页
     ·目标跟踪第13-15页
     ·目标分类第15-16页
   ·目标运动行为的分析和理解第16-18页
     ·有监督的学习方法第16-17页
     ·无监督的学习方法第17-18页
   ·本文内容安排第18-20页
第二章 运动目标跟踪第20-31页
   ·减背景法第20-22页
     ·背景建模第20-22页
     ·背景更新第22页
   ·运动目标概率跟踪方法第22-30页
     ·蒙特卡洛模拟第25页
     ·重要性采样第25-26页
     ·序列重要性采样第26-27页
     ·建议性分布的选择第27-28页
     ·重采样第28页
     ·粒子滤波算法第28-29页
     ·实验仿真第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 数字环境分析与实体构造第31-45页
   ·数字环境基本特征第31页
   ·离散二维欧氏空间的性质第31-33页
   ·实体目标构造的一些理由第33-35页
   ·实体构造第35-37页
   ·实体表示与描述第37-42页
     ·实体表示第37-39页
     ·实体形状特征描述第39-41页
     ·实体位置的表征第41-42页
   ·运动绝对相关性发现算法仿真实验第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 运动轨迹分析第45-75页
   ·运动分析第45-48页
     ·运动的基本要素第45-46页
     ·运动与给定空间区域的动态关系第46页
     ·运动与给定空间点的关系第46-47页
     ·运动保持第47页
     ·运动变换第47-48页
   ·运动轨迹分析第48-51页
     ·运动轨迹的表示方法第48-49页
     ·运动轨迹的转角及转角差第49-50页
     ·运动轨迹的转角及转角差直方图第50-51页
   ·运动目标与区域相关运动特点分析第51-53页
     ·给定区域的表示方法第51-52页
     ·区域的描述表示方法第52-53页
     ·运动目标与给定区域的关系第53页
   ·转角直方图分析第53-58页
     ·主方向特征第54-55页
     ·主方向集特征第55-56页
     ·转角的分散性第56-57页
     ·运动轨迹的运动方向估计第57-58页
   ·运动轨迹聚类第58-62页
     ·基于形状的轨迹聚类方法第58-60页
     ·基于PCA的运动轨迹分类方法第60-62页
   ·群集与序列集第62-68页
     ·群集的表示方法第63-64页
     ·群集的基本性质第64-65页
     ·序列集分析第65-67页
     ·序列群集特征分析第67-68页
   ·序列变化分析第68页
   ·序列压缩第68-70页
   ·运动相似性度量方法第70-74页
     ·相似性测度第70-71页
     ·一种新的运动相似性度量方法第71-73页
     ·仿真研究第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 基于运动轨迹及空间分布的目标行为分析第75-93页
   ·基于运动轨迹的个体行为分析第75-80页
     ·目标持续运动行为与驻足行为第75-77页
     ·徘徊行为第77-80页
   ·基于运动轨迹的群体行为理解第80-88页
     ·聚类算法研究第80-82页
     ·群体空间聚类第82-84页
     ·群体分布特征分析第84-87页
     ·群体分布的紧凑性第87-88页
   ·群体的移动行为检测第88-89页
   ·复杂环境下群体移动行为的检测第89-92页
   ·本章小结第92-93页
第六章 总结与展望第93-95页
   ·工作总结第93页
   ·研究展望第93-95页
参考文献第95-100页
致谢第100-101页
攻读学位期间主要研究成果第101页

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