| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 视频异常检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 基于稀疏分析的视频异常检测研究的关键问题 | 第12-14页 |
| 1.3.1 视频图像特征提取问题 | 第13页 |
| 1.3.2 基于稀疏表示的群体异常检测字典选择问题 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于稀疏表示的群体异常检测字典更新问题 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要工作与结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基于稀疏分析的拥挤场景群体异常检测相关技术 | 第17-30页 |
| 2.1 概述 | 第17-19页 |
| 2.2 视频图像特征提取方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 局部特征描述子 | 第19-21页 |
| 2.2.2 光流法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 HOG特征 | 第22-23页 |
| 2.3 基于稀疏分析的群体异常检测 | 第23-29页 |
| 2.3.1 稀疏表示理论知识 | 第23-25页 |
| 2.3.2 稀疏求解算法 | 第25-28页 |
| 2.3.3 稀疏表示在群体异常检测中的应用 | 第28-29页 |
| 2.4 本文研究的问题和思路 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于图像二值化的快速特征提取方法 | 第30-39页 |
| 3.1 概述 | 第30-31页 |
| 3.2 全局二值化-方向梯度特征提取 | 第31-33页 |
| 3.2.1 最大类间方差法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 全局二值化-方向梯度特征提取 | 第32-33页 |
| 3.3 区域原图-方向梯度特征提取 | 第33-38页 |
| 3.3.1 背景差分法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 帧间差分法 | 第35页 |
| 3.3.3 区域原图-方向梯度特征提取 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于自适应加权双字典的群体异常检测 | 第39-51页 |
| 4.1 概述 | 第39页 |
| 4.2 字典学习算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 最优方向法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 K均值奇异值分解法 | 第40-42页 |
| 4.3 基于自适应加权双字典的群体异常检测方法 | 第42-49页 |
| 4.3.1 双字典学习 | 第42-43页 |
| 4.3.2 高斯函数估计器 | 第43-46页 |
| 4.3.3 基于自适应加权双字典的群体异常检测方法 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于字典增量更新的群体异常检测 | 第51-60页 |
| 5.1 概述 | 第51页 |
| 5.2 基于稀疏表示的在线群体异常检测 | 第51-54页 |
| 5.2.1 基于稀疏表示的视频群体异常在线检测问题 | 第51-53页 |
| 5.2.2 基于稀疏表示的视频群体异常检测模型更新算法 | 第53-54页 |
| 5.3 基于字典增量更新的群体异常检测方法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 线下视频特征提取字典训练阶段 | 第54-55页 |
| 5.3.2 字典线上稀疏表示阶段 | 第55-56页 |
| 5.3.3 字典增量更新阶段 | 第56-57页 |
| 5.3.4 基于字典增量更新的群体异常检测方法 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 实验结果和分析 | 第60-73页 |
| 6.1 实验环境和实验素材 | 第60-61页 |
| 6.2 基于图像二值化的快速特征提取方法实验结果 | 第61-63页 |
| 6.2.1 GB-HOG特征提取实验结果对比 | 第61-62页 |
| 6.2.2 RO-HOG特征提取实验结果对比 | 第62-63页 |
| 6.3 基于自适应加权双字典的群体异常检测实验结果 | 第63-70页 |
| 6.3.1 实验设计 | 第63-67页 |
| 6.3.2 实验结果 | 第67-70页 |
| 6.4 基于字典增量更新的群体异常检测实验结果 | 第70-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 总结 | 第73-74页 |
| 7.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第79-80页 |
| 附录2攻读硕士学位期间撰写的专利 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
