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基于视频内容的智能行为感知关键技术研究

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基于视频内容的智能行为感知关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 课题研究目的及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状及发展动态第11-14页
    1.2.1 特征选择与运动表征第11-13页
    1.2.2 行为识别与分类第13-14页
    1.2.3 高层行为与场景理解第14页
  1.3 本文研究内容及技术路线第14-15页
  1.4 论文结构安排第15-17页
第二章 人体形状检测与分割第17-27页
  2.1 混合高斯背景建模算法第17-20页
  2.2 Canny边缘检测第20-22页
  2.3 轮廓间断点补全第22-24页
  2.4 仿真结果与分析第24-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 人体行为特征提取第27-40页
  3.1 概述第27页
  3.2 Hu不变矩第27-29页
  3.3 骨架特征第29-31页
    3.3.1 邻接矩阵构造第29-30页
    3.3.2 拓扑标记向量定义第30-31页
  3.4 质心距离第31-34页
    3.4.1 二值图像目标轮廓跟踪第31-33页
    3.4.2 轮廓质心距离提取第33-34页
  3.5 傅里叶描述子第34-35页
  3.6 仿真结果与分析第35-39页
  3.7 本章小结第39-40页
第四章 基于DTW的人体行为识别方法第40-57页
  4.1 动态时间规整算法概述第40-44页
  4.2 相似性度量准则第44-47页
  4.3 改进距离匹配计算方法的DTW算法第47-53页
  4.4 仿真结果与分析第53-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第五章 高层行为与场景理解第57-72页
  5.1 图像层次化语义模型第57-58页
  5.2 基于贝叶斯分类器的对象语义提取第58-63页
  5.3 基于方向关系矩阵的空间关系语义提取第63-65页
  5.4 视频场景语义转化第65-66页
  5.5 联系场景的行为理解第66-67页
  5.6 仿真结果与分析第67-71页
  5.7 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
  6.1 本文工作总结第72-73页
    6.1.1 论文主要工作第72-73页
    6.1.2 论文创新点第73页
  6.2 研究工作展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
攻硕期间取得的研究成果第80-81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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