| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究与发展现状 | 第11-14页 |
| ·人体运动目标识别方法 | 第11-13页 |
| ·仿生模式识别方法 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于高维空间几何的仿生模式识别理论研究 | 第16-29页 |
| ·高维空间仿生信息学 | 第16-18页 |
| ·仿生模式识别基本原理 | 第16-17页 |
| ·仿生模式识别与传统模式识别的基本差别 | 第17-18页 |
| ·高维空间几何基本理论 | 第18-23页 |
| ·高维空间几何的概念及基本图形 | 第18-19页 |
| ·高维空间中的距离和体积 | 第19-21页 |
| ·高维空间几何覆盖理论 | 第21-23页 |
| ·高维空间神经元设计 | 第23-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 复杂交通环境下人体运动目标提取及特征提取 | 第29-48页 |
| ·视频图像序列预处理技术介绍 | 第29-35页 |
| ·图像滤波 | 第29-34页 |
| ·图像均衡化 | 第34-35页 |
| ·人体运动目标提取 | 第35-40页 |
| ·目标提取方法介绍 | 第35-37页 |
| ·本文人体运动目标提取方法 | 第37-40页 |
| ·复杂交通环境下人体运动目标特征提取 | 第40-46页 |
| ·运动目标特征提取方法 | 第40-41页 |
| ·人体运动目标特征提取 | 第41-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第四章 复杂交通环境下人体运动目标识别算法及实现 | 第48-62页 |
| ·人体运动目标在高维特征空间的分布 | 第48-49页 |
| ·人体运动目标的高维空间覆盖算法 | 第49-52页 |
| ·点到三角形的距离 | 第49-50页 |
| ·构建三角形神经元网络覆盖空间 | 第50-52页 |
| ·基于模糊 K-近邻的仿生人体运动目标识别 | 第52-57页 |
| ·算法设计 | 第52-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·基于仿生模式识别和 Adaboost 的人体运动目标识别 | 第57-60页 |
| ·算法设计 | 第57-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 攻读学位期间发表的学术论文及参加课题目录 | 第71-72页 |
| 摘要 | 第72-75页 |
| ABSTRACT | 第75-80页 |