视频中的异常事件检测算法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第18-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-21页 |
| 1.2 研究内容与目标 | 第21-24页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.2.2 研究目标 | 第23-24页 |
| 1.3 研究方法与创新 | 第24-27页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第24-26页 |
| 1.3.2 创新之处 | 第26-27页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第27-28页 |
| 第二章 异常事件检测算法综述 | 第28-40页 |
| 2.1 视频事件特征表达的相关方法介绍 | 第29-32页 |
| 2.1.1 目标层特征表达方法 | 第29-30页 |
| 2.1.2 像素层特征表达方法 | 第30-32页 |
| 2.2 视频事件模型构建的相关方法介绍 | 第32-36页 |
| 2.2.1 基于概率的模型 | 第32-34页 |
| 2.2.2 基于距离的模型 | 第34-35页 |
| 2.2.3 基于重构的模型 | 第35-36页 |
| 2.2.4 基于域的模型 | 第36页 |
| 2.3 国内外相关著名研究组 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于结构字典学习的异常事件检测 | 第40-64页 |
| 3.1 引言 | 第40-44页 |
| 3.1.1 方法概述 | 第43-44页 |
| 3.1.2 方法特色 | 第44页 |
| 3.2 视频事件的表达 | 第44-45页 |
| 3.3 结构字典学习 | 第45-53页 |
| 3.3.1 字典学习算法 | 第45-47页 |
| 3.3.2 参考视频事件的构建 | 第47-48页 |
| 3.3.3 视频事件结构关系的挖掘 | 第48-50页 |
| 3.3.4 视频事件稀疏表达的学习 | 第50-53页 |
| 3.4 异常事件检测 | 第53-54页 |
| 3.5 实验结果分析与讨论 | 第54-62页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第54-55页 |
| 3.5.2 对比算法 | 第55页 |
| 3.5.3 评价标准 | 第55-56页 |
| 3.5.4 性能分析 | 第56-60页 |
| 3.5.5 实验讨论 | 第60-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 3.7 附录 | 第63-64页 |
| 第四章 基于假设检验的异常事件检测 | 第64-88页 |
| 4.1 引言 | 第64-68页 |
| 4.1.1 方法概述 | 第66-67页 |
| 4.1.2 方法特色 | 第67-68页 |
| 4.2 基于统计假设的异常探测器 | 第68-77页 |
| 4.2.1 基于混合高斯模型的异常探测器 | 第69-70页 |
| 4.2.2 正常事件模式的提取 | 第70-73页 |
| 4.2.3 异常事件模式的在线提取 | 第73-74页 |
| 4.2.4 在线异常事件检测 | 第74-76页 |
| 4.2.5 在线模型更新 | 第76-77页 |
| 4.3 实验结果分析与讨论 | 第77-86页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第77页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第77-78页 |
| 4.3.3 对比算法 | 第78页 |
| 4.3.4 性能分析 | 第78-84页 |
| 4.3.5 实验讨论 | 第84-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 基于深度表达的异常事件检测 | 第88-120页 |
| 5.1 引言 | 第88-92页 |
| 5.1.1 方法概述 | 第90-91页 |
| 5.1.2 方法特色 | 第91-92页 |
| 5.2 视频事件的深度特征提取 | 第92-99页 |
| 5.2.1 自编码深度学习网络 | 第92-96页 |
| 5.2.2 降噪自编码深度学习网络 | 第96-98页 |
| 5.2.3 基于深度学习的视频事件表达 | 第98-99页 |
| 5.3 视频事件时间模式的学习 | 第99-110页 |
| 5.3.1 动态纹理模型 | 第100-102页 |
| 5.3.2 循环神经网络 | 第102-107页 |
| 5.3.3 长短时记忆网络 | 第107-109页 |
| 5.3.4 基于LSTM的预测模型 | 第109-110页 |
| 5.4 视频事件的空间上下文约束 | 第110-112页 |
| 5.5 实验结果分析与讨论 | 第112-117页 |
| 5.5.1 对比算法 | 第113-114页 |
| 5.5.2 性能分析 | 第114-117页 |
| 5.5.3 实验讨论 | 第117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-120页 |
| 第六章 总结与展望 | 第120-124页 |
| 6.1 总结 | 第120-121页 |
| 6.2 展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第134-135页 |
