| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·选题意义与背景 | 第12-15页 |
| ·视频场景分类算法的研究意义 | 第12-13页 |
| ·视频场景分类算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于特征提取的视频场景分类算法的缺陷 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作点及创新点 | 第15-16页 |
| ·论文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 视频场景分类算法综述 | 第17-29页 |
| ·视频场景分类算法的基本流程 | 第17-18页 |
| ·特征提取算法综述 | 第18-20页 |
| ·基于像素的特征提取算法 | 第18-19页 |
| ·基于物体的特征提取算法 | 第19页 |
| ·基于光流的特征提取算法 | 第19-20页 |
| ·场景建模算法综述 | 第20-27页 |
| ·基于模式识别的场景建模算法 | 第21-23页 |
| ·基于状态模型的场景建模算法 | 第23-25页 |
| ·基于语义模型的场景建模算法 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于光流的特征提取算法研究及改进 | 第29-48页 |
| ·光流算法的主要原理及对比分析 | 第29-34页 |
| ·光流法的基本原理和H-S 稠密光流算法 | 第30-32页 |
| ·块匹配光流算法 | 第32-33页 |
| ·L-K 和金字塔L-K 光流 | 第33-34页 |
| ·传统的光流结果量化算法分析 | 第34-37页 |
| ·传统的光流结果量化算法 | 第34-36页 |
| ·部分自适应的光流结果量化算法 | 第36-37页 |
| ·改进的自适应量化算法 | 第37-46页 |
| ·自适应量化的算法原理分析 | 第37-40页 |
| ·统计去噪 | 第40-42页 |
| ·自适应量化算法的步骤 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第四章 对场景建模结果进行后处理的方法研究及改进 | 第48-66页 |
| ·后处理算法原理及步骤分析 | 第48-52页 |
| ·基于k-means 的后处理算法 | 第49-51页 |
| ·基于谱聚类的后处理算法 | 第51-52页 |
| ·改进的基于K-MEANS 聚类的后处理算法 | 第52-57页 |
| ·改进的基于k-means 聚类的后处理算法的原理 | 第53-54页 |
| ·改进的基于k-means 聚类的后处理算法的流程 | 第54-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-65页 |
| ·实验环境参数及实验流程 | 第57-58页 |
| ·算法改进前后的实验结果对比及优势分析 | 第58-64页 |
| ·算法改进后存在的问题及后续工作 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于网页和ACTIVEX 技术的远程医疗系统客户端设计与实现 | 第66-83页 |
| ·远程医疗系统的研究意义和研究现状 | 第66-69页 |
| ·远程医疗系统的研究意义 | 第66-68页 |
| ·远程医疗系统的研究现状 | 第68-69页 |
| ·远程医疗系统的设计思路及系统结构 | 第69-71页 |
| ·基于网页和ACTIVEX 技术的远程医疗系统客户端的设计 | 第71-78页 |
| ·生理参数传输协议 | 第71-73页 |
| ·基于ActiveX 技术的生理参数观测模块 | 第73-75页 |
| ·基于ActiveX 技术的实时语音对讲模块 | 第75-77页 |
| ·基于网页的用户管理和参数设置模块 | 第77-78页 |
| ·基于ACTIVEX 技术的远程医疗系统客户端的实现 | 第78-82页 |
| ·基于ActiveX 技术的远程医疗系统客户端的图片展示 | 第78-80页 |
| ·基于ActiveX 技术的远程医疗系统客户端的性能测试 | 第80-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第92-94页 |
