| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·研究的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基于光流上下文直方图特征的行为识别 | 第13-33页 |
| ·相关技术概述 | 第14-25页 |
| ·光流 | 第14-15页 |
| ·光流直方图 | 第15-17页 |
| ·形状上下文 | 第17-18页 |
| ·PCA降维 | 第18-20页 |
| ·分类器训练 | 第20-25页 |
| ·基于光流上下文直方图特征的行为识别 | 第25-28页 |
| ·基于光流上下文直方图的特征 | 第25-27页 |
| ·PCA在OFCH中的运用 | 第27-28页 |
| ·实验与讨论 | 第28-33页 |
| ·选择实验数据集 | 第28页 |
| ·实验结果及讨论 | 第28-33页 |
| 第3章 基于贝叶斯模型的肤色检测 | 第33-47页 |
| ·色彩空间 | 第33-38页 |
| ·基本色彩空间（RGB，归一化RGB，CIE-XYZ） | 第34-35页 |
| ·感知色彩空间（HSV，HIS，HSL，TSL） | 第35-36页 |
| ·正交色彩空间（YCbCr，YIQ，YUV，YES） | 第36-37页 |
| ·各类色彩空间的比较 | 第37-38页 |
| ·肤色分类器 | 第38-42页 |
| ·明确肤色空间阈值 | 第38-39页 |
| ·基于直方图模型的贝叶斯分类器 | 第39-41页 |
| ·高斯分类器（GMM ） | 第41页 |
| ·各类肤色分类器的比较 | 第41-42页 |
| ·本文选择的基于贝叶斯模型的肤色分类器 | 第42-43页 |
| ·训练本算法的肤色分类器 | 第43-47页 |
| ·选择实验数据集 | 第43-44页 |
| ·实验结果及讨论 | 第44-47页 |
| 第4章 行为识别与肤色检测相结合 | 第47-52页 |
| ·算法原理 | 第47-48页 |
| ·实验与讨论 | 第48-52页 |
| ·选择数据集 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录 硕士期间发表论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |