| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·人体行为分析一般框架 | 第9-13页 |
| ·本文所做的工作及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 融合单高斯模型和改进的VIBE算法的目标检测技术 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·常用目标检测算法 | 第15-20页 |
| ·单高斯模型 | 第16-18页 |
| ·混合高斯模型 | 第18-20页 |
| ·本文采用的目标检测算法 | 第20-24页 |
| ·VIBE算法 | 第20-23页 |
| ·改进的VIBE算法 | 第23页 |
| ·单高斯模型和改进的VIBE算法相融合的目标检测算法 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-29页 |
| ·常用目标检测算法和VIBE算法的实验结果 | 第25-26页 |
| ·本文算法的实验结果 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 人体的跟踪算法及遮挡处理算法 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于检测匹配的人体跟踪算法 | 第31-37页 |
| ·人体跟踪特征的提取 | 第32-34页 |
| ·算法的具体步骤 | 第34-35页 |
| ·跟踪结果 | 第35-37页 |
| ·人体跟踪中的遮挡处理算法 | 第37-40页 |
| ·算法的具体步骤 | 第38-39页 |
| ·遮挡处理结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于SVM的人体简单行为分析及系统设计与实现 | 第41-55页 |
| ·数据库介绍 | 第41-42页 |
| ·人体行为特征的提取 | 第42-46页 |
| ·行为描述的方法 | 第42-43页 |
| ·本文所选用的特征 | 第43-46页 |
| ·基于SVM的人体简单行为分析 | 第46-51页 |
| ·行为识别的方法 | 第46-47页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第47页 |
| ·分类器的设计 | 第47-48页 |
| ·系统设计与实现 | 第48-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
