人体行为描述与识别技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·选题背景 | 第6-7页 |
| ·研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·全文研究内容及章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 视频处理的基本理论与方法 | 第11-19页 |
| ·人体运动目标区域检测 | 第11-17页 |
| ·基于的光流法的人体目标检测 | 第11-12页 |
| ·基于帧间差分算法的人体目标检测 | 第12-13页 |
| ·基于背景减除算法的人体目标检测 | 第13-15页 |
| ·基于混合高斯模型的人体目标检测 | 第15-16页 |
| ·基于边缘检测的人体目标检测 | 第16-17页 |
| ·视频帧图像预处理 | 第17-18页 |
| ·图像腐蚀 | 第17-18页 |
| ·基于最近邻插值法的图像压缩 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于freeman链码的人体行为描述算法 | 第19-33页 |
| ·基于低层图像信息的行为描述算法 | 第19页 |
| ·基于高层人体结构的行为描述算法 | 第19-20页 |
| ·freeman链码与人体行为轮廓描述 | 第20-23页 |
| ·freeman链码的定义 | 第20页 |
| ·人体行为轮廓的链码表示 | 第20-21页 |
| ·链码归一化 | 第21-22页 |
| ·一阶差分链码 | 第22-23页 |
| ·基于freemam链码的周期描述 | 第23-30页 |
| ·标准化的拐点序列 | 第23-27页 |
| ·人体行为轮廓的起始点和轮廓曲线方向 | 第27-28页 |
| ·人体轮廓曲线拐点间的长度序列和夹角序列 | 第28-29页 |
| ·人体行为轮廓曲线的匹配 | 第29-30页 |
| ·其他描述算法对比研究 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于支持向量机的人体行为识别 | 第33-44页 |
| ·基于模板匹配的行为识别算法 | 第33-34页 |
| ·融合匹配算法 | 第33页 |
| ·帧对帧匹配算法 | 第33-34页 |
| ·基于状态空间的行为识别算法 | 第34-35页 |
| ·基于支持向量机的人体行为识别 | 第35-41页 |
| ·支持向量分类机的基本形式 | 第35-37页 |
| ·支持向量分类机的基本性质 | 第37-39页 |
| ·支持向量机的其他分类形式 | 第39-40页 |
| ·算法加速 | 第40-41页 |
| ·其他识别算法对比研究 | 第41-43页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的分类器 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| ·数据库的选取与介绍 | 第44页 |
| ·人体行为描述和识别实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·人体行为描述实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·人体行为识别实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第57-58页 |
