| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 2 群体异常检测综述 | 第15-40页 |
| 2.1 运动目标检测 | 第15-23页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 背景减除法 | 第16-19页 |
| 2.1.3 光流法 | 第19-23页 |
| 2.2 群体事件表示 | 第23-29页 |
| 2.2.1 时空梯度模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 3D-SIFT描述算子 | 第25-27页 |
| 2.2.3 光流直方图 | 第27-28页 |
| 2.2.4 多尺度光流直方图 | 第28-29页 |
| 2.3 异常事件检测 | 第29-39页 |
| 2.3.1 基于One-class SVM的异常检测方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 基于隐马尔可夫模型的异常检测方法 | 第31-35页 |
| 2.3.3 基于稀疏重构的异常检测方法 | 第35-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于显著性光流直方图的群体异常检测 | 第40-47页 |
| 3.1 显著性光流直方图介绍 | 第40-42页 |
| 3.2 异常事件检测 | 第42页 |
| 3.3 实验与分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于聚类字典的群体异常检测 | 第47-58页 |
| 4.1 聚类字典学习算法 | 第47-50页 |
| 4.2 异常事件检测 | 第50-51页 |
| 4.3 实验与分析 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 结论 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |