视频中的异常行为检测与分析研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 特征提取 | 第13-15页 |
| 1.2.2 异常行为识别 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于稀疏编码的暴力行为检测 | 第18-42页 |
| 2.1 暴力行为检测研究现状 | 第18-20页 |
| 2.2 基于稀疏编码的行为特征提取 | 第20-36页 |
| 2.2.1 视频特征提取框架 | 第21-24页 |
| 2.2.2 MoSIFT局部时空特征 | 第24-29页 |
| 2.2.3 基于核密度估计的特征降维 | 第29-31页 |
| 2.2.4 局部特征的稀疏编码表达 | 第31-34页 |
| 2.2.5 稀疏编码框架与BoW模型的对比 | 第34-36页 |
| 2.3 暴力行为识别 | 第36-37页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 2.4.1 数据集 | 第37-38页 |
| 2.4.2 参数设置 | 第38-39页 |
| 2.4.3 结果与分析 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于轨迹的异常肢体运动检测 | 第42-56页 |
| 3.1 标记点检测 | 第42-45页 |
| 3.2 基于卡尔曼滤波的多标记点跟踪 | 第45-51页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波方法 | 第45-47页 |
| 3.2.2 目标运动模型 | 第47-48页 |
| 3.2.3 多标记点跟踪算法 | 第48-51页 |
| 3.3 肢体异常运动的判别 | 第51-52页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 无监督的非特定异常行为检测 | 第56-68页 |
| 4.1 视频特征提取 | 第56-62页 |
| 4.1.1 光流检测 | 第57-59页 |
| 4.1.2 多尺度光流方向直方图特征 | 第59-61页 |
| 4.1.3 特征降维 | 第61-62页 |
| 4.2 无监督异常行为检测算法 | 第62-65页 |
| 4.2.1 稀疏重建损失 | 第62-64页 |
| 4.2.2 异常判别 | 第64-65页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第80页 |
