摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 行为检测技术 | 第10-11页 |
1.2.1 行为检测技术简介 | 第10-11页 |
1.2.2 难点问题分析 | 第11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.3.1 行为检测算法 | 第12-15页 |
1.3.2 行为检测系统实现 | 第15-16页 |
1.4 本文主要内容及结构安排 | 第16-17页 |
第2章 基于运动区域特征提取的快速行为检测算法 | 第17-44页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 运动目标检测 | 第17-25页 |
2.2.1 帧间差分法 | 第17-19页 |
2.2.2 光流法 | 第19-20页 |
2.2.3 背景差法 | 第20-22页 |
2.2.4 对比和分析 | 第22-25页 |
2.3 自适应运动区域估计 | 第25-31页 |
2.3.1 形态学后期处理 | 第26-28页 |
2.3.2 自适应运动区域的修正 | 第28-31页 |
2.4 运动区域特征提取和表达 | 第31-34页 |
2.4.1 运动区域的特征提取 | 第31-32页 |
2.4.2 特征降维和编码 | 第32-34页 |
2.4.3 特征表达 | 第34页 |
2.5 分类器选择 | 第34-36页 |
2.6 实验结果与分析评估 | 第36-43页 |
2.6.1 实验数据集 | 第36-37页 |
2.6.2 实验设定和评估方法 | 第37-38页 |
2.6.3 实验结果和分析 | 第38-43页 |
2.7 本章小结 | 第43-44页 |
第3章 基于选择性搜索的行为检测算法 | 第44-62页 |
3.1 引言 | 第44页 |
3.2 单帧图像中基于选择性搜索的行为发生区域检测 | 第44-52页 |
3.2.1 选择性搜索 | 第45-50页 |
3.2.2 基于卷积神经网络的行为发生区域识别 | 第50-52页 |
3.3 行为发生区域的时域定位 | 第52-56页 |
3.4 行为检测 | 第56-57页 |
3.5 实验结果与分析评估 | 第57-61页 |
3.5.1 实验数据集 | 第57页 |
3.5.2 行为发生区域检测实验结果和评估 | 第57-60页 |
3.5.3 行为检测的实验结果和评估 | 第60-61页 |
3.6 本章小结 | 第61-62页 |
第4章 行为识别与检测软件系统实现 | 第62-73页 |
4.1 引言 | 第62页 |
4.2 系统运行环境简介 | 第62-63页 |
4.3 系统需求分析 | 第63-64页 |
4.3.1 功能需求 | 第63页 |
4.3.2 性能需求 | 第63-64页 |
4.3.3 外部接口需求 | 第64页 |
4.4 系统概要设计 | 第64-65页 |
4.4.1 系统体系结构设计 | 第64-65页 |
4.4.2 功能模块划分 | 第65页 |
4.5 系统详细设计 | 第65-70页 |
4.6 系统实现 | 第70-72页 |
4.7 本章小结 | 第72-73页 |
第5章 结束语 | 第73-75页 |
5.1 主要工作与创新点 | 第73-74页 |
5.2 后续研究工作 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第82页 |