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基于视觉的运动人体特征描述与行为识别研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第15-31页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外发展现状第16-18页
    1.3 研究重点与趋势第18-27页
        1.3.1 运动目标检测第19-21页
        1.3.2 特征提取与描述第21-24页
        1.3.3 人体行为识别第24-27页
    1.4 本文主要工作与结构安排第27-31页
        1.4.1 本文主要工作第27-28页
        1.4.2 本文结构安排第28-31页
第2章 基于鲁棒的自适应视觉背景提取算法的运动目标检测第31-45页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 运动目标检测算法分析第32-35页
    2.3 鲁棒的自适应视觉背景提取算法设计第35-40页
        2.3.1 鲁棒的基于图像对比度的背景建模第35-37页
        2.3.2 基于最近最少变化更新策略的背景更新第37-39页
        2.3.3 基于自适应阈值的运动目标检测第39-40页
    2.4 实验结果分析第40-44页
        2.4.1 针对自适应阈值运动的目标检测的实验比较第41-42页
        2.4.2 针对最近最少变化更新策略的背景更新的实验比较第42-43页
        2.4.3 针对基于图像对比度的背景建模的实验比较第43-44页
    2.5 本章小结第44-45页
第3章 基于块直方图的人体行为融合特征描述第45-54页
    3.1 引言第45页
    3.2 基于运动区域的形态特征与运动特征提取第45-48页
        3.2.1 基于运动区域的形态特征提取第45-47页
        3.2.2 基于运动区域的运动特征提取第47-48页
    3.3 基于块直方图的形态特征与运动特征描述与融合第48-51页
        3.3.1 基于块直方图的形态特征描述第49页
        3.3.2 基于块直方图的运动特征描述第49-51页
        3.3.3 基于块直方图的融合特征描述子第51页
    3.4 实验结果分析第51-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第4章 基于快速判别公共向量的人体行为特征描述第54-68页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 快速判别公共向量算法设计第55-60页
        4.2.1 判别公共向量的计算第55-57页
        4.2.2 基于快速判别公共向量的分类第57-58页
        4.2.3 算法性能比较第58-60页
    4.3 基于快速判别公共向量的人体行为特征描述第60-61页
    4.4 实验结果分析第61-67页
        4.4.1 基于快速判别公共向量的人脸识别实验第61-66页
        4.4.2 基于快速判别公共向量的行为识别实验第66-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 基于SVM-HMM混合模型的人体行为识别第68-79页
    5.1 引言第68-69页
    5.2 面向人体行为识别的SVM-HMM混合模型设计第69-72页
        5.2.1 混合模型中的SVM层设计第69-71页
        5.2.2 SVM层的概率输出第71页
        5.2.3 混合模型中的HMM层设计第71-72页
    5.3 SVM-HMM混合模型的训练和识别第72-75页
        5.3.1 行为特征与关键帧提取第72-74页
        5.3.2 SVM-HMM的训练与识别第74-75页
    5.4 实验结果分析第75-77页
    5.5 本章小结第77-79页
第6章 基于遗传算法规则进化的人体行为识别第79-89页
    6.1 引言第79-80页
    6.2 面向人体行为识别的规则设计第80-83页
        6.2.1 行为识别规则中约束条件的选择第80-82页
        6.2.2 基于J48决策树的行为识别初始规则生成第82-83页
    6.3 基于遗传算法的规则进化第83-85页
    6.4 实验结果分析第85-88页
    6.5 本章小结第88-89页
第7章 水电站运动人体异常行为监控系统的设计与实现第89-94页
    7.1 引言第89页
    7.2 异常行为监控系统框架与功能模块设计第89-91页
        7.2.1 系统框架结构设计第89-90页
        7.2.2 系统功能模块设计第90-91页
    7.3 异常行为监控系统的功能实现第91-93页
    7.4 本章小结第93-94页
第8章 总结和展望第94-97页
    8.1 全文的工作总结第94-95页
    8.2 进一步的研究设想第95-97页
参考文献第97-113页
致谢第113-114页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果目录第114页

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