基于内容的监控视频检索系统研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的研究难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 监控视频检索关键技术分析 | 第17-23页 |
| 2.1 监控视频检索概述 | 第17页 |
| 2.2 视频关键帧提取 | 第17-18页 |
| 2.3 关键帧ROI提取 | 第18-20页 |
| 2.4 视频关键帧检索 | 第20-22页 |
| 2.4.1 基于全局特征的关键帧检索 | 第21页 |
| 2.4.2 基于局部特征的关键帧检索 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于人体检测的关键帧及ROI提取算法 | 第23-45页 |
| 3.1 目前存在问题的分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 关键帧提取存在的问题 | 第23-24页 |
| 3.1.2 ROI提取存在的问题 | 第24-25页 |
| 3.2 算法提出依据及算法描述 | 第25-27页 |
| 3.2.1 人体检测原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 算法提出依据 | 第26页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第26-27页 |
| 3.3 多部位最优特征组合的人体检测 | 第27-39页 |
| 3.3.1 特征选取与部位划分 | 第28-31页 |
| 3.3.2 多部位人体图像库的建立 | 第31-33页 |
| 3.3.3 最优特征的组合 | 第33-35页 |
| 3.3.4 人体检测对比实验 | 第35-39页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验过程 | 第39页 |
| 3.4.2 结果评价标准 | 第39-41页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 融合颜色与SIFT的关键帧检索匹配 | 第45-57页 |
| 4.1 基于内容的图像检索概述 | 第45-46页 |
| 4.2 SIFT算法原理介绍及改进 | 第46-51页 |
| 4.2.1 SIFT算法概述 | 第46-48页 |
| 4.2.2 有监督的LPP算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于向量夹角的近似最近邻匹配算法 | 第50-51页 |
| 4.3 颜色特征与SIFT特征的融合 | 第51-55页 |
| 4.3.1 常见颜色模型介绍 | 第51-53页 |
| 4.3.2 融合颜色特征的改进SIFT算法 | 第53-55页 |
| 4.4 关键帧检索实验及结果分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 监控视频检索云平台的设计与实现 | 第57-65页 |
| 5.1 检索云平台总体设计 | 第57-58页 |
| 5.1.1 云平台功能概述 | 第57页 |
| 5.1.2 云平台架构 | 第57-58页 |
| 5.2 模块划分及实现细节 | 第58-61页 |
| 5.2.1 服务器平台 | 第58-59页 |
| 5.2.2 图像处理模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 数据库模块 | 第60-61页 |
| 5.3 系统功能测试实验 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第65-66页 |
| 6.2 对今后工作的展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简介 | 第73-75页 |
| 后记和致谢 | 第75页 |
