| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外人物匹配研究现状简介 | 第8-13页 |
| 1.2.1 行人检测与定位算法的研究 | 第8-10页 |
| 1.2.2 微地理场景中人体异常行为检测方法研究 | 第10-11页 |
| 1.2.3 多摄像机对行人的跟踪技术研究 | 第11-12页 |
| 1.2.4 基于人体外貌特征的自适应检测多摄像机对行人的跟踪 | 第12页 |
| 1.2.5 视频的结构化研究，以及简单的视频检索系统的开发应 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究工作特点 | 第13-14页 |
| 1.3.3 重点解决问题 | 第14页 |
| 1.3.4 创新之处 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 研究场景的选择 | 第16-25页 |
| 2.1 环境空间对犯罪的影响 | 第16-18页 |
| 2.1.1 犯罪事件发生的要素 | 第16-17页 |
| 2.1.2 区域犯罪的空间盲区 | 第17-18页 |
| 2.2 研究场景的选择考虑 | 第18-20页 |
| 2.2.1 从犯罪盲区角度考虑 | 第18-19页 |
| 2.2.2 从现实需求角度考虑 | 第19页 |
| 2.2.3 从图像处理的角度考虑 | 第19-20页 |
| 2.3 场景中摄像头的合理布局 | 第20-24页 |
| 2.3.1 摄像头安装普遍存在的问题 | 第20页 |
| 2.3.2 摄像头安装选址的约束条件 | 第20-22页 |
| 2.3.3 摄像头监控面积的数学计算 | 第22页 |
| 2.3.4 重叠面积的数学评估 | 第22-23页 |
| 2.3.5 博物馆摄像头布设步骤 | 第23-24页 |
| 2.4 本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 视频结构化描述方案的制定 | 第25-38页 |
| 3.1 事件的定义 | 第25页 |
| 3.2 事件描述的三大要素 | 第25-28页 |
| 3.2.1 事件发生的时间描述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 事件发生的地理空间描述 | 第26页 |
| 3.2.3 事件中行人的描述 | 第26-28页 |
| 3.3 特殊事件的分析 | 第28-37页 |
| 3.3.1 时间方面事件发生的逻辑性 | 第28-30页 |
| 3.3.2 地理空间方面事件发生的逻辑性 | 第30-31页 |
| 3.3.3 时空方面事件发生的合理性 | 第31-33页 |
| 3.3.4 事件发生的因果性 | 第33-36页 |
| 3.3.5 时空方面事件之间的关联性判断 | 第36-37页 |
| 3.4 本章总结 | 第37-38页 |
| 第四章 静态属性的选取及统一标准化描述 | 第38-44页 |
| 4.1 行人的静态属性选取 | 第38-39页 |
| 4.1.1 静态属性选取的原则 | 第38页 |
| 4.1.2 静态特征选取以及对比 | 第38-39页 |
| 4.2 对所选取的静态属性进行标准化描述 | 第39-43页 |
| 4.3 本章总结 | 第43-44页 |
| 第五章 人物匹配规则的制定 | 第44-63页 |
| 5.1 人物匹配准则的概念 | 第44页 |
| 5.2 人物匹配准则的参数 | 第44页 |
| 5.2.1 静态属性的权值含义 | 第44页 |
| 5.2.2 静态属性的误差阈值含义 | 第44页 |
| 5.3 影响权值和误差阈值分配的因素 | 第44-50页 |
| 5.3.1 人体静态特征的特性 | 第45页 |
| 5.3.2 时间因素 | 第45-46页 |
| 5.3.3 空间因素 | 第46-50页 |
| 5.4 利用标准化的静态属性对视频图像进行描述 | 第50-62页 |
| 5.4.1 实验数据的准备工作 | 第51-52页 |
| 5.4.2 人物静态特征识别分类 | 第52-62页 |
| 5.5 本章总结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录I | 第68-84页 |
| 附录Ⅱ | 第84-115页 |
| 致谢 | 第115页 |