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视频异常事件检测研究

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视频异常事件检测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-17页
    · 视频数据降维与特征提取研究现状第11-13页
    · 特征分析与识别方法研究现状第13-17页
  · 论文的研究内容和结构安排第17-18页
第2章 ICA-R视频运动目标检测研究第18-31页
  · 引言第18-19页
  · 独立分量分析与带参考量的独立分量分析基本原理第19-23页
    · 主分量分析第19-20页
    · 独立分量分析第20-22页
    · 带参考量的独立分量分析第22-23页
  · ICA-R视频运动目标检测算法的原理和实现第23-26页
    · 检测模型的构建第23-24页
    · 球化第24-25页
    · ICA-R背景分离向量的训练第25-26页
    · 前景目标检测第26页
  · 实验结果及分析第26-30页
  · 结论第30-31页
第3章 面向特征的ICA和HP滤波实现HMM视频异常事件检测第31-45页
  · 引言第31页
  · 隐马尔可夫模型第31-36页
    · HMM数学原理第32-33页
    · HMM在应用中需要解决的三个基本问题第33-34页
    · HMM算法第34-36页
  · 面向特征的ICA和HP滤波实现HMM视频异常事件检测第36-40页
    · 图像预处理第37页
    · 图像的ICA特征表示第37-38页
    · 投影系数序列的HP滤波第38-39页
    · HMM建模和异常检测第39-40页
  · 实验结果及分析第40-44页
  · 结论第44-45页
第4章 多时间粒度iHMM视频异常事件检测第45-60页
  · 引言第45-46页
  · 无限状态隐马尔可夫模型第46-55页
    · Dirichlet分布与Dirichlet过程第46-48页
    · 多层Dirichlet过程第48-52页
    · iHMM结构与采样推理算法第52-55页
  · 多时间粒度iHMM视频异常事件检测算法的原理与实现第55-58页
    · 图像序列预处理第56页
    · iHMM建模与异常事件检测第56-57页
    · 多时间粒度异常事件检测第57-58页
  · 实验结果及分析第58-59页
  · 结论第59-60页
第5章 总结和展望第60-62页
  · 总结第60页
  · 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
附录第67 页

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