| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 可见光数据中的人群异常检测 | 第14-15页 |
| 1.2.2 高光谱图像中的异常目标检测 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 基于在线学习实现人群场景的异常行为检测 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 基于在线学习的人群异常检测算法框架 | 第21-27页 |
| 2.2.1 候选专家获取 | 第22页 |
| 2.2.2 优秀专家选择 | 第22-25页 |
| 2.2.3 运动评估 | 第25页 |
| 2.2.4 专家联合决策 | 第25-27页 |
| 2.3 实验 | 第27-31页 |
| 2.3.1 实验数据 | 第27-29页 |
| 2.3.2 实验结果 | 第29-31页 |
| 第三章 基于图谱理论的高光谱图像异常检测 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于图像素选择过程的高光谱异常目标检测算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 流形学习重建 | 第32-34页 |
| 3.2.2 顶点-边缘权重图的构建 | 第34-35页 |
| 3.2.3 异常像素选择 | 第35-36页 |
| 3.3 实验 | 第36-49页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第36-39页 |
| 3.3.2 实验细则 | 第39-40页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第40-42页 |
| 3.3.4 讨论与分析 | 第42-49页 |
| 第四章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第57页 |