| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外关键技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 目标特征提取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 目标识别技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 人体运动目标检测 | 第16-28页 |
| 2.1 运动目标检测的基本方法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 光流法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 背景减除法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 帧间差分法 | 第19-20页 |
| 2.2 自适应多维混合高斯背景模型和帧间差分法相结合 | 第20-25页 |
| 2.2.1 自适应多维混合高斯背景模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 自适应多维混合高斯背景模型融入帧间差分 | 第22-24页 |
| 2.2.3 改进的OTSU方法选取阈值 | 第24-25页 |
| 2.3 实验结果及其分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 人体运动行为特征提取 | 第28-38页 |
| 3.1 基本的特征提取方法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 Hu矩 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Zernike矩 | 第29-31页 |
| 3.1.3 小波矩 | 第31-32页 |
| 3.2 Radon变换及PCA降维方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 Radon变换及其改进 | 第32-33页 |
| 3.2.2 改进的R变换 | 第33-34页 |
| 3.2.3 PCA降维方法 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果及其分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 人体运动行为识别 | 第38-46页 |
| 4.1 条件随机场简介 | 第38-39页 |
| 4.2 判别随机场 | 第39-42页 |
| 4.2.1 判别随机场模型 | 第39-41页 |
| 4.2.2 判别随机场模型参数训练 | 第41-42页 |
| 4.3 改进的R变换和判别随机场相结合 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果及其分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |