基于条件随机场的人体行为识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 运动检测 | 第12-13页 |
| 1.2.2 阴影检测 | 第13-15页 |
| 1.2.3 特征提取 | 第15页 |
| 1.2.4 人体行为识别与理解 | 第15-16页 |
| 1.2.5 行为识别公共数据库 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处理与相关技术简介 | 第19-26页 |
| 2.1 图像的预处理 | 第19-23页 |
| 2.1.1 图像的增强 | 第19-20页 |
| 2.1.2 图像噪声处理 | 第20-22页 |
| 2.1.3 实验结果与分析 | 第22-23页 |
| 2.2 JavaCV简介 | 第23-24页 |
| 2.2.1 JavaCV原理 | 第23页 |
| 2.2.2 实验过程 | 第23-24页 |
| 2.3 图像转化技术 | 第24-25页 |
| 2.3.1 图像的灰度化 | 第24-25页 |
| 2.3.2 灰度图像二值化 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 运动检测与阴影去除 | 第26-40页 |
| 3.1 运动检测常用方法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 背景减除法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 帧差法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 光流法 | 第28页 |
| 3.2 基于高斯模型的运动检测 | 第28-34页 |
| 3.2.1 混合高斯模型原理 | 第28-31页 |
| 3.2.2 混合高斯模型改进 | 第31-33页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.3 阴影检测与去除 | 第34-39页 |
| 3.3.1 阴影产生原理 | 第35页 |
| 3.3.2 色彩空间 | 第35-37页 |
| 3.3.3 阴影检测常用方法 | 第37-38页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 特征提取和行为表示 | 第40-55页 |
| 4.1 特征提取与表示常用方法 | 第40-44页 |
| 4.1.1 基于行为特征的行为表示方法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于形状特征的行为表示方法 | 第41-44页 |
| 4.2 基于Radon变换的特征提取 | 第44-53页 |
| 4.2.1 Radon变换原理 | 第45-48页 |
| 4.2.2 Radon变换的改进 | 第48-50页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第50-53页 |
| 4.3 行为表示 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 人体行为识别与理解 | 第55-71页 |
| 5.1 概率图模型 | 第55-58页 |
| 5.1.1 有向概率图 | 第56-57页 |
| 5.1.2 无向概率图 | 第57页 |
| 5.1.3 判别式模型与生成式模型 | 第57-58页 |
| 5.2 人体行为识别常用方法简介 | 第58-59页 |
| 5.2.1 基于模板匹配的方法 | 第58-59页 |
| 5.2.2 基于状态空间的方法 | 第59页 |
| 5.3 条件随机场基本原理 | 第59-63页 |
| 5.3.1 条件随机场定义与无向图结构 | 第59-60页 |
| 5.3.2 条件随机场参数化表示 | 第60-61页 |
| 5.3.3 条件随机场的简化 | 第61页 |
| 5.3.4 条件随机场的参数估计 | 第61-62页 |
| 5.3.5 条件随机场的前向-后向算法 | 第62-63页 |
| 5.4 行为理解与识别 | 第63-65页 |
| 5.4.1 特征向量的PCA降维 | 第63-64页 |
| 5.4.2 隐条件随机场的训练与识别 | 第64-65页 |
| 5.5 软件界面 | 第65-67页 |
| 5.6 实验结果 | 第67-70页 |
| 5.6.1 实验数据 | 第67-69页 |
| 5.6.2 实验结果对比 | 第69-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结及展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
