| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 图像预处理 | 第14-28页 |
| 2.1 图像特征分析 | 第14-15页 |
| 2.2 图像增强 | 第15-18页 |
| 2.2.1 图像灰度变换 | 第15-17页 |
| 2.2.2 图像直方图均衡化 | 第17-18页 |
| 2.3 图像滤波去噪 | 第18-22页 |
| 2.3.1 滤波去噪常用方法 | 第18-21页 |
| 2.3.2 仿真结果分析 | 第21-22页 |
| 2.4 图像形态学处理 | 第22-24页 |
| 2.5 图像边缘检测 | 第24-26页 |
| 2.5.1 边缘检测常规流程 | 第24-25页 |
| 2.5.2 边缘检测算子 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 运动目标检测 | 第28-42页 |
| 3.1 运动目标检测常用方法 | 第28-33页 |
| 3.1.1 运动目标检测常用方法 | 第28-33页 |
| 3.1.2 仿真结果分析 | 第33页 |
| 3.2 基于改进的混合高斯背景建模的目标检测 | 第33-37页 |
| 3.2.1 混合高斯模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 改进的混合高斯模型 | 第35-37页 |
| 3.3 图像阴影去除 | 第37-40页 |
| 3.3.1 阴影分析 | 第37-38页 |
| 3.3.2 阴影去除 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 运动目标跟踪 | 第42-54页 |
| 4.1 目标跟踪方法概述 | 第43-46页 |
| 4.2 基于Kalman滤波的运动目标跟踪 | 第46-48页 |
| 4.2.1 Kalman滤波器基本思想 | 第46-47页 |
| 4.2.2 Kalman滤波参数设定 | 第47-48页 |
| 4.2.3 Kalman滤波迭代过程 | 第48页 |
| 4.3 基于Mean Shift的运动目标跟踪 | 第48-51页 |
| 4.3.1 Mean Shift基本思想 | 第48-49页 |
| 4.3.2 Mean Shift的扩展 | 第49页 |
| 4.3.3 Mean Shift迭代过程 | 第49-50页 |
| 4.3.4 基于Mean Shift的目标跟踪 | 第50-51页 |
| 4.4 基于Kalman与Mean Shift的混合跟踪算法 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 异常行为识别研究 | 第54-64页 |
| 5.1 运动人体行为数据库 | 第54-55页 |
| 5.2 运动人体行为识别基本算法 | 第55-56页 |
| 5.3 基于隐马尔可夫的行为识别研究 | 第56-59页 |
| 5.3.1 隐马尔可夫模型 | 第56-57页 |
| 5.3.2 隐马尔可夫模型算法 | 第57-59页 |
| 5.4 异常行为的识别研究 | 第59-63页 |
| 5.4.1 隐马尔可夫模型在异常行为识别过程中的运用 | 第59-61页 |
| 5.4.2 基于隐马尔可夫模型的异常行为识别 | 第61-62页 |
| 5.4.3 异常行为识别实验结果及分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |