| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外发展状况 | 第8-11页 |
| 1.2.1 人体异常行为研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 表情识别的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第11-14页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 运动目标提取及人脸检测方法 | 第14-30页 |
| 2.1 运动目标提取 | 第14-16页 |
| 2.1.1 背景差分法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 混合高斯模型背景建模 | 第15-16页 |
| 2.2 基于肤色和AdaBoost的人脸检测算法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 基于肤色的人脸检测算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于AdaBoost的人脸检测算法 | 第17-21页 |
| 2.2.3 基于肤色和AdaBoost结合的人脸检测算法 | 第21-22页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第22-28页 |
| 2.3.1 运动目标检测实验结果及分析 | 第22-24页 |
| 2.3.2 人脸检测实验结果及分析 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于特征算子的人体异常行为检测 | 第30-42页 |
| 3.1 人体异常行为检测常用方法 | 第30页 |
| 3.2 人体标识及特征算子 | 第30-34页 |
| 3.2.1 人体标识 | 第30-32页 |
| 3.2.2 特征算子 | 第32-34页 |
| 3.3 人体跌倒检测 | 第34-35页 |
| 3.4 人体下蹲检测 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.5.1 异常检测分析 | 第36-40页 |
| 3.5.2 异常检测结果 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于表情识别的异常检测 | 第42-56页 |
| 4.1 基于视频的表情特征提取 | 第42-47页 |
| 4.1.1 基于LBP的特征提取 | 第42-44页 |
| 4.1.2 基于LPQ的特征提取 | 第44-45页 |
| 4.1.3 基于Gabor的特征提取 | 第45-47页 |
| 4.2 基于LBP和LPQ的特征提取 | 第47页 |
| 4.3 SVM分类器的设计 | 第47-50页 |
| 4.3.1 SVM算法介绍 | 第47-48页 |
| 4.3.2 “一对多”分类策略 | 第48-49页 |
| 4.3.3 “一对一”分类策略 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-54页 |
| 4.4.1 训练集错误率收敛比 | 第50-52页 |
| 4.4.2 算法结果分析 | 第52页 |
| 4.4.3 表情识别的异常检测结果 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第64页 |