基于隐马尔可夫模型的监控视频异常事件检测
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于分类的异常事件检测 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于最近邻的异常事件检测 | 第11页 |
| 1.2.3 基于聚类的异常事件检测 | 第11页 |
| 1.2.4 基于统计的异常事件检测 | 第11-12页 |
| 1.3 所存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容和结构安排 | 第13-16页 |
| 1.4.1 本文主要工作与贡献 | 第13-15页 |
| 1.4.2 本文论文结构安排 | 第15-16页 |
| 2 隐马尔可夫模型 | 第16-26页 |
| 2.1 隐马尔可夫模型的定义 | 第16-19页 |
| 2.1.1 马尔可夫链 | 第16-18页 |
| 2.1.2 隐马尔可夫模型 | 第18-19页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型的核心问题 | 第19-24页 |
| 2.2.2 隐马尔可夫模型参数学习问题 | 第23-24页 |
| 2.2.3 隐马尔可夫模型预测问题 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于隐马尔可夫模型的监控视频异常事件检测 | 第26-33页 |
| 3.1 视频特征提取 | 第26-28页 |
| 3.2 特征选择 | 第28-30页 |
| 3.3 隐马尔可夫模型 | 第30-32页 |
| 3.3.1 隐马尔可夫模型原理 | 第30页 |
| 3.3.2 隐马尔可夫模型训练过程 | 第30-31页 |
| 3.3.3 隐马尔可夫模型的测试过程 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 实验与结果 | 第33-47页 |
| 4.1 实验环境 | 第33-38页 |
| 4.1.1 数据库介绍 | 第33-36页 |
| 4.1.2 评价准则 | 第36-37页 |
| 4.1.3 参数设定 | 第37-38页 |
| 4.2 实验结果 | 第38-43页 |
| 4.2.1 不同特征维度的对比 | 第38-39页 |
| 4.2.2 UCSD数据库测试结果 | 第39-42页 |
| 4.2.3 Subway数据库测试结果 | 第42页 |
| 4.2.4 UMN数据库测试结果 | 第42-43页 |
| 4.3 结果评估与问题分析 | 第43-46页 |
| 4.3.1 UCSD数据库 | 第43-44页 |
| 4.3.2 Subway数据库 | 第44-45页 |
| 4.3.3 UMN数据库 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
