视频行为分析若干问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景 | 第9-14页 |
| ·视频行为分析的意义 | 第9-10页 |
| ·视频行为分析常见问题 | 第10-13页 |
| ·视频人体态势估计 | 第10-11页 |
| ·视频行人动作识别 | 第11页 |
| ·视频目标交互行为识别 | 第11-12页 |
| ·视频群体事件分析 | 第12-13页 |
| ·视频行为分析解决方案现状 | 第13-14页 |
| ·单层次的视频行为分析 | 第13-14页 |
| ·多层次 | 第14页 |
| ·本文的内容和意义 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14-16页 |
| ·研究的意义 | 第16-17页 |
| ·本文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 视频人体区域检测 | 第18-38页 |
| ·当前技术现状 | 第18-20页 |
| ·基于 Hough contex 的检测模型概述 | 第20-23页 |
| ·算法总体流程 | 第20-21页 |
| ·符号说明及算法思路引入 | 第21-23页 |
| ·Hough Context 算法 | 第23-26页 |
| ·模型初始化 | 第23-24页 |
| ·特征独立性因子 | 第24-25页 |
| ·特征关联性因子 | 第25-26页 |
| ·基于 Hough context 的目标检测 | 第26-29页 |
| ·Hough context 模型的学习 | 第29-32页 |
| ·模型的简单推广 | 第32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-38页 |
| ·UIUC Cars | 第33-34页 |
| ·ETHZ Shape | 第34页 |
| ·PASCAL VOC 2007 | 第34-37页 |
| ·TUD-Pedestrians | 第37-38页 |
| 第三章 视频行为识别 | 第38-59页 |
| ·识别前期处理 | 第40-41页 |
| ·人体姿态表达 | 第41-47页 |
| ·关节连接先验 | 第44-45页 |
| ·关节存在后验 | 第45-47页 |
| ·概率模式距离 | 第47-48页 |
| ·人体原型姿态 | 第48-49页 |
| ·基于 HMM 模型的视频行为识别 | 第49-51页 |
| ·实验及讨论 | 第51-59页 |
| ·Weizmann 数据库实验及分析 | 第51-56页 |
| ·新建视频行为库 | 第56-59页 |
| 第四章 结束语 | 第59-61页 |
| ·研究工作总结 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 个人简介和攻读硕士期间的成果 | 第66-68页 |
| 个人情况 | 第66页 |
| 科研工作情况 | 第66页 |
| 发表论文情况 | 第66-67页 |
| 获得奖励情况 | 第67-68页 |
