| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第14-18页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 行为识别相关工作介绍 | 第21-36页 |
| 2.1 行为识别中的特征提取和描述 | 第21-31页 |
| 2.1.1 基于人工的特征提取和描述 | 第21-28页 |
| 2.1.2 基于数据驱动的特征提取和描述 | 第28-30页 |
| 2.1.3 中层特征描述 | 第30-31页 |
| 2.2 行为识别中的分类模型 | 第31-34页 |
| 2.2.1 时序性模型 | 第31-33页 |
| 2.2.2 非时序性模型 | 第33-34页 |
| 2.3 目标分割 | 第34-35页 |
| 2.3.1 背景建模方法 | 第34-35页 |
| 2.3.2 非背景建模方法 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于定性轨迹关系的交互行为识别 | 第36-64页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关工作 | 第37-39页 |
| 3.3 定性轨迹关系特征描述子 | 第39-54页 |
| 3.3.1 交互轨迹量化表示和说明 | 第39页 |
| 3.3.2 QTC | 第39-41页 |
| 3.3.3 新点-点定性轨迹关系算子 | 第41-42页 |
| 3.3.4 子轨迹-子轨迹定性轨迹关系算子 | 第42-44页 |
| 3.3.5 点-轨迹定性轨迹关系算子 | 第44-52页 |
| 3.3.6 基于定性轨迹关系算子的交互轨迹特征表示 | 第52-54页 |
| 3.4 基于有监督学习的交互行为识别 | 第54-56页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 3.5.1 实验1模拟交互轨迹行为识别 | 第56-61页 |
| 3.5.2 实验2车辆交互行为分类识别 | 第61-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于局部活跃度模式特征描述的足球视频战术行为识别 | 第64-82页 |
| 4.1 引言 | 第64-66页 |
| 4.2 相关工作 | 第66-67页 |
| 4.2.1 场地线检测和摄像机标定 | 第66页 |
| 4.2.2 体育视频理解 | 第66-67页 |
| 4.3 局部活跃度模式特征描述子 | 第67-71页 |
| 4.3.1 局部特征检测子 | 第68页 |
| 4.3.2 活跃度判别模型 | 第68-71页 |
| 4.4 基于局部活跃度模式特征描述的足球视频战术行为识别 | 第71-76页 |
| 4.4.1 足球视频预处理 | 第72页 |
| 4.4.2 战术信息提取 | 第72-75页 |
| 4.4.3 战术行为特征表示 | 第75-76页 |
| 4.4.4 战术行为识别分类 | 第76页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第76-80页 |
| 4.5.1 实验设定 | 第76-78页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第78-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第5章 一种ALBP-TOP描述子及其在母牛产前行为识别研究 | 第82-97页 |
| 5.1 引言 | 第82-83页 |
| 5.2 相关理论 | 第83-86页 |
| 5.2.1 时空兴趣点 | 第83-84页 |
| 5.2.2 自适应三维正交面局部二值模式特征描述子 | 第84-86页 |
| 5.3 母牛产前行为识别 | 第86-89页 |
| 5.3.1 母牛产前行为识别框架 | 第86-87页 |
| 5.3.2 母牛产前行为识别实施步骤 | 第87-89页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第89-95页 |
| 5.4.1 实验数据与设置 | 第89-90页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第90-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-97页 |
| 第6章 改进蜂群算法优化脉冲耦合神经网络的目标分割研究 | 第97-109页 |
| 6.1 引言 | 第97-99页 |
| 6.2 基于MABC-PCNN的病斑目标分割 | 第99-104页 |
| 6.2.1 PCNN网络简介 | 第99-100页 |
| 6.2.2 一种改进人工蜂群算法 | 第100-101页 |
| 6.2.3 基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络 | 第101-102页 |
| 6.2.4 目标分割 | 第102-104页 |
| 6.3 MABC-PCNN在作物病害区域分割中的应用 | 第104-108页 |
| 6.3.1 应用背景说明 | 第104-105页 |
| 6.3.2 实验 | 第105-108页 |
| 6.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 第7章 总结与展望 | 第109-112页 |
| 7.1 工作总结 | 第109-110页 |
| 7.2 未来展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-129页 |
| 作者简介及在读期间所取得的科研成果 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
