场景约束下的视频数据人体异常行为识别研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第14-20页 |
| 1.2.1 人体行为表达 | 第14-17页 |
| 1.2.2 姿态估计与行为识别 | 第17-19页 |
| 1.2.3 现状总结与问题分析 | 第19-20页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第20页 |
| 1.3.2 研究范围界定 | 第20-21页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.4 拟解决关键问题 | 第22页 |
| 1.4 技术路线 | 第22-25页 |
| 1.5 论文结构 | 第25-27页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第27-39页 |
| 2.1 四元数 | 第27-29页 |
| 2.1.1 四元数的基本概念与运算 | 第27-28页 |
| 2.1.2 四元数与旋转 | 第28-29页 |
| 2.2 共形几何代数 | 第29-34页 |
| 2.2.1 共形几何代数空间 | 第29-30页 |
| 2.2.2 共形几何代数的基本表示与运算算子 | 第30-34页 |
| 2.2.3 共形几何代数刻画的刚体运动 | 第34页 |
| 2.3 支持向量机 | 第34-38页 |
| 2.3.1 支持向量机的原理 | 第35-37页 |
| 2.3.2 核函数 | 第37-38页 |
| 2.3.3 支持向量机算法介绍 | 第38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 场景—行为关联 | 第39-52页 |
| 3.1 行为与异常行为 | 第39-41页 |
| 3.1.1 行为的定义 | 第39-40页 |
| 3.1.2 异常行为的界定 | 第40-41页 |
| 3.2 行为与环境 | 第41-45页 |
| 3.2.1 行为与环境 | 第41-42页 |
| 3.2.2 异常行为与环境 | 第42-45页 |
| 3.3 场景分类 | 第45-46页 |
| 3.3.1 公共场所的定义 | 第45页 |
| 3.3.2 公共场所的分类 | 第45-46页 |
| 3.4 场景与行为的关联 | 第46-51页 |
| 3.4.1 异常行为判定规则 | 第46-49页 |
| 3.4.2 场景—行为关联方法 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小节 | 第51-52页 |
| 第四章 人体运动骨架模型构建 | 第52-60页 |
| 4.1 人体运动生理特征 | 第52-54页 |
| 4.1.1 人体运动的生理结构约束 | 第52-54页 |
| 4.1.2 关节运动旋转特性 | 第54页 |
| 4.2 基于几何代数的人体骨架模型 | 第54-59页 |
| 4.2.1 人体模型的建立 | 第54-56页 |
| 4.2.2 基于几何代数的人体姿态特征表示 | 第56-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 动作识别与异常行为诊断方法 | 第60-80页 |
| 5.1 人体动作识别 | 第60-64页 |
| 5.1.1 姿态-动作-行为 | 第60-61页 |
| 5.1.2 动作的表达 | 第61-63页 |
| 5.1.3 基于支持向量机的动作识别 | 第63-64页 |
| 5.2 场景信息获取 | 第64-70页 |
| 5.2.1 场景库设计 | 第64-68页 |
| 5.2.2 场景库的构建与维护 | 第68页 |
| 5.2.3 视频与场景的关联 | 第68-70页 |
| 5.3 基于规则推理的专家知识库 | 第70-71页 |
| 5.4 异常行为诊断 | 第71-79页 |
| 5.4.1 异常行为规则数据库构建 | 第72-75页 |
| 5.4.2 异常行为的诊断机制 | 第75-77页 |
| 5.4.3 异常行为诊断算法 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 人体异常行为识别的实验验证 | 第80-99页 |
| 6.1 人体动作识别样本库的构建 | 第80-84页 |
| 6.1.1 样本数据的获取 | 第80-83页 |
| 6.1.2 数据处理 | 第83-84页 |
| 6.2 人体行为识别的验证实验 | 第84-91页 |
| 6.2.1 实验数据 | 第84-85页 |
| 6.2.2 实验过程 | 第85-88页 |
| 6.2.3 实验结果 | 第88-91页 |
| 6.3 异常行为诊断的验证实验 | 第91-96页 |
| 6.3.1 实验数据 | 第91-92页 |
| 6.3.2 数据处理 | 第92-96页 |
| 6.3.3 识别结果 | 第96页 |
| 6.4 分析与讨论 | 第96-98页 |
| 6.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第七章 结论与展望 | 第99-101页 |
| 7.1 主要结论 | 第99页 |
| 7.2 未来展望 | 第99-101页 |
| 附录A | 第101-109页 |
| 附录B | 第109-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
