基于光流特征的航站楼旅客异常行为识别方法研究

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基于光流特征的航站楼旅客异常行为识别方法研究

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基于光流特征的航站楼旅客异常行为识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第一章绪论	第13-20页
· 课题研究背景及意义	第13-14页
· 课题关键技术及国内外研究现状	第14-17页
· 异常行为分析研究现状	第14-16页
· 智能监控视频系统国内外研究现状	第16-17页
· 本文主要研究内容	第17-18页
· 本文内容安排	第18-20页
第二章运动前景提取技术	第20-31页
· 常用动目标检测技术	第20-22页
· 光流分析法	第20-21页
· 时域差分法	第21页
· 背景差分法	第21-22页
· 前景提取	第22-27页
· 传统高斯混合模型	第22-25页
· 改进后的高斯混合模型	第25页
· 图像平滑和形态学处理	第25-27页
· 实验结果与分析	第27-29页
· 本章小结	第29-31页
第三章基于光流方向区间的运动异常行为检测识别研究	第31-57页
· 算法概述	第31-32页
· 运动信息获取	第32-37页
· 金字塔LK光流法	第32-36页
· 区域光流特征	第36-37页
· 行为描述特征建立	第37-39页
· 光流方向直方图	第38页
· 基于角度区间的光流平均幅值	第38-39页
· 特征量优化	第39-44页
· 运动异常识别分类	第44-52页
· 支持向量机原理	第45-50页
· 多分类方法	第50-52页
· 实验结果与分析	第52-56页
· 行为识别分类器评估	第52-55页
· 运动异常行为检测结果及分析	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
第四章结合人群密度和运动信息的群体异常行为检测识别研究	第57-77页
· 算法概述	第57-58页
· 人群密度估计	第58-67页
· 摄像机透视效应	第58-59页
· 归一化前景面积	第59-62页
· 二维联合熵	第62-63页
· 人群密度检测指标	第63页
· 实验结果与分析	第63-67页
· 基于前景角点的运动特征	第67-70页
· Shi-Tomasi角点检测	第67-68页
· 前景角点的光流特征	第68页
· 光流运动能量	第68-69页
· 光流方向熵	第69-70页
· 异常行为的检测指标	第70页
· 群体异常行为识别分析	第70-76页
· 本章小结	第76-77页
第五章总结与展望	第77-79页
· 总结	第77页
· 展望	第77-79页
参考文献	第79-85页
致谢	第85-86页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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