基于视频的目标感知与行为识别

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-17页
·人体行为识别概述	第9-10页
·人体行为识别的国内外研究现状	第10-15页
·人体行为特征提取	第10-14页
·行为识别分类器设计	第14-15页
·本文的主要内容及章节安排	第15-17页
第2章 基于二进制化赋范梯度的目标感知	第17-28页
·目标感知技术介绍	第17-19页
·视觉注意机制简介	第17-18页
·视觉显著性分类	第18-19页
·二进制化赋范梯度方法介绍	第19-23页
·赋范梯度特征提取方法	第19-21页
·赋范梯度特征的二进制处理	第21-23页
·NG 特征的对象性度量学习	第23-26页
·线性支持向量机简介	第23-26页
·NG 特征的对象性度量学习过程	第26页
·参数设置及算法验证	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第3章 基于稠密轨迹的行为识别	第28-45页
·引言	第28页
·稠密采样方法	第28-30页
·稠密轨迹提取	第30-34页
·稠密光流场的计算方法	第30-33页
·稠密光流的中值平滑	第33-34页
·轨迹形状描述符	第34-35页
·运动和结构描述符	第35-40页
·方向梯度直方图	第36-39页
·光流直方图	第39页
·运动边界直方图	第39-40页
·特征编码和分类器的选取	第40-44页
·特征词袋方法简介	第40-41页
·Fisher 向量方法简介	第41-44页
·本章小结	第44-45页
第4章 结合 BING 和稠密轨迹的行为识别	第45-56页
·引言	第45-46页
·基于 BING 的去除相机运动方法	第46-51页
·实验设定和结果分析	第51-54页
·实验环境和参数设置	第51页
·数据集的选取	第51-53页
·实验结果与分析	第53-54页
·本章小结	第54-56页
第5章 总结与展望	第56-58页
·总结	第56-57页
·展望	第57-58页
参考文献	第58-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果	第65-66页
致谢	第66-67页