| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-37页 |
| ·研究背景和意义 | 第23-27页 |
| ·多源影像下的目标跟踪 | 第24-25页 |
| ·多源影像下的异常检测 | 第25-27页 |
| ·研究内容与目标 | 第27-31页 |
| ·研究内容 | 第27-30页 |
| ·研究目标 | 第30-31页 |
| ·研究方法与创新 | 第31-34页 |
| ·研究方法 | 第31-33页 |
| ·创新之处 | 第33-34页 |
| ·论文的组织结构 | 第34-37页 |
| 第二章 影像下的目标运动分析综述 | 第37-59页 |
| ·影像下的目标跟踪研究 | 第37-49页 |
| ·可见光影像下的视觉目标跟踪 | 第37-47页 |
| ·可见光及深度融合的视觉跟踪 | 第47-49页 |
| ·未解决的问题 | 第49页 |
| ·影像下的异常检测研究 | 第49-54页 |
| ·可见光影像下的视觉异常检测 | 第50-54页 |
| ·未解决的问题 | 第54页 |
| ·国内外相关著名研究组 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第三章 基于注意选择和几何约束的在线式可见光目标跟踪 | 第59-83页 |
| ·引言 | 第59-63页 |
| ·方法概述 | 第61-62页 |
| ·方法特色 | 第62-63页 |
| ·引入注意力选择的在线增强特征学习 | 第63-67页 |
| ·基于在线增强学习的特征选择 | 第63-64页 |
| ·样本权重因子引入动机 | 第64页 |
| ·基于注意力选择的样本选择 | 第64-67页 |
| ·基于多子块约束的运动估计 | 第67-72页 |
| ·子块可靠性计算 | 第68-70页 |
| ·子块定位恢复 | 第70-72页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第72-80页 |
| ·实验数据 | 第72页 |
| ·参数设置 | 第72页 |
| ·对比算法 | 第72-73页 |
| ·性能分析 | 第73-78页 |
| ·实验讨论 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-83页 |
| 第四章 基于超像素稀疏流形表达与深度融合的目标跟踪 | 第83-107页 |
| ·引言 | 第83-87页 |
| ·方法概述 | 第85-86页 |
| ·方法特色 | 第86-87页 |
| ·基于超像素稀疏流形的目标表观 | 第87-93页 |
| ·超像素的特征表达 | 第87-88页 |
| ·基于超像素稀疏流形的表观模型 | 第88-91页 |
| ·超像素几何邻域相似性 | 第91-93页 |
| ·目标深度区域关联 | 第93-95页 |
| ·目标的深度先验模型 | 第94页 |
| ·分割目标深度图的关联 | 第94-95页 |
| ·目标估计和深度关联融合 | 第95-97页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第97-105页 |
| ·实验数据 | 第97-98页 |
| ·参数设置 | 第98-99页 |
| ·对比算法 | 第99-100页 |
| ·性能分析 | 第100-104页 |
| ·实验讨论 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第五章 基于结构分析的可见光下在线人群异常检测 | 第107-137页 |
| ·引言 | 第107-110页 |
| ·方法概述 | 第109-110页 |
| ·方法特色 | 第110页 |
| ·基于粒子间作用力度量的人群结构建模 | 第110-116页 |
| ·粒子间作用力定义 | 第111-112页 |
| ·人群结构描述子构建 | 第112-116页 |
| ·基于3D-DCT的人群个体关联 | 第116-122页 |
| ·3 D-DCT建模的目标紧致表观 | 第117-119页 |
| ·基于3D-DCT的个体关联 | 第119-121页 |
| ·增量式3D-DCT模板更新 | 第121-122页 |
| ·基于时间层结构稳定性分析的异常检测 | 第122-124页 |
| ·视频帧层面异常检测 | 第122-123页 |
| ·图像帧像素级异常检测 | 第123-124页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第124-135页 |
| ·实验数据 | 第124-125页 |
| ·参数设置 | 第125-126页 |
| ·对比算法 | 第126-127页 |
| ·性能分析 | 第127-131页 |
| ·实验讨论 | 第131-135页 |
| ·本章小结 | 第135-137页 |
| 第六章 基于运动考量和自适应显著性多源融合的危险检测 | 第137-163页 |
| ·引言 | 第137-141页 |
| ·方法概述 | 第139-140页 |
| ·方法特色 | 第140-141页 |
| ·基于图正则最小软阈值均方的运动一致性考量 | 第141-146页 |
| ·超像素特征表达与运动场景分界 | 第142页 |
| ·最小软阈值均方理论概述 | 第142-143页 |
| ·图正则最小软阈值均方运动考量 | 第143-145页 |
| ·动影像危险置信度计算 | 第145-146页 |
| ·基于自适应贝叶斯显著性融合的危险目标检测 | 第146-150页 |
| ·影像目标性先验概率估计 | 第147-149页 |
| ·影像目标性似然概率估计 | 第149页 |
| ·自适应贝叶斯显著性融合 | 第149-150页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第150-162页 |
| ·实验数据 | 第150-151页 |
| ·参数设置 | 第151-153页 |
| ·对比算法 | 第153-154页 |
| ·性能分析 | 第154-160页 |
| ·实验讨论 | 第160-162页 |
| ·本章小结 | 第162-163页 |
| 第七章 总结与展望 | 第163-167页 |
| ·总结 | 第163-164页 |
| ·展望 | 第164-167页 |
| 参考文献 | 第167-181页 |
| 简历 | 第181-182页 |
