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基于条件随机场模型的异常行为检测方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第16-30页
    1.1 引言第16页
    1.2 研究背景及意义第16-19页
    1.3 国内外研究现状第19-26页
        1.3.1 肢体行为识别第20-23页
        1.3.2 表情识别第23-26页
    1.4 本文主要工作和特色第26-27页
    1.5 本文内容安排第27-28页
    1.6 本章小结第28-30页
第2章 Kinect第30-38页
    2.1 引言第30页
    2.2 Kinect系统介绍第30-32页
    2.3 Kinect深度图获取第32-34页
    2.4 Kinect人体骨骼点获取第34-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第3章 特征提取第38-52页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 人体骨架建模第39-40页
    3.3 特征提取第40-44页
        3.3.1 人体坐标系的建立第40页
        3.3.2 全局运动特征提取第40-41页
        3.3.3 局部运动特征提取第41-44页
    3.4 实验结果与分析第44-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第4章 基于CRF模型的行为识别第52-72页
    4.1 引言第52-53页
    4.2 行为序列中的时域上下文信息第53-54页
    4.3 隐马尔可夫模型第54-57页
        4.3.1 隐马尔可夫模型的定义第54-56页
        4.3.2 隐马尔可夫模型的3个基本问题第56-57页
        4.3.3 隐马尔可夫模型用于行为识别的局限性第57页
    4.4 条件随机场模型第57-61页
        4.4.1 条件随机场模型的定义第57-58页
        4.4.2 条件随机场联系上下文信息的能力第58-59页
        4.4.3 CRF模型的训练第59-60页
        4.4.4 CRF模型的推断第60-61页
    4.5 实验与结果分析第61-71页
        4.5.1 特征的选择第61页
        4.5.2 行为模型的建立第61-65页
        4.5.3 行为分类第65-67页
        4.5.4 实验结果与分析第67-71页
    4.6 本章小结第71-72页
第5章 基于MCRF模型的行为识别第72-88页
    5.1 引言第72页
    5.2 MCRF 模型第72-76页
    5.3 MCRF模型参数估计第76-78页
    5.4 MCRF模型推断第78-79页
    5.5 多特征融合分类器第79-83页
        5.5.1 特征构建第79-81页
        5.5.2 分类器第81-83页
    5.6 实验结果与分析第83-86页
    5.7 本章小结第86-88页
第6章 基于Star-CRF模型的行为识别第88-100页
    6.1 引言第88页
    6.2 Star-CRF 模型第88-93页
        6.2.1 Star-CRF 模型结构第88-90页
        6.2.2 势函数定义与特征构建第90-93页
    6.3 Star-CRF模型的参数估计第93-94页
    6.4 Star-CRF模型的推断第94-95页
    6.5 实验结果与分析第95-98页
    6.6 本章小结第98-100页
第7章 基于肢体和表情的异常行为检测研究第100-110页
    7.1 引言第100-101页
    7.2 联合标记法第101-103页
        7.2.1 方法概述第101页
        7.2.2 CRF模型第101-103页
    7.3 特征融合法第103-106页
        7.3.1 方法概述第103-104页
        7.3.2 MCRF模型第104-106页
    7.4 二次分类法第106-108页
        7.4.1 方法概述第106页
        7.4.2 CRF模型第106-107页
        7.4.3 多类SVM第107-108页
    7.5 本章小结第108-110页
第8章 总结与展望第110-114页
    8.1 本文工作总结第110-112页
    8.2 未来工作展望第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-126页
在学期间发表的论文第126-127页

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