视频监控中运动对象提取与海量对象快速检索

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视频监控中运动对象提取与海量对象快速检索

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视频监控中运动对象提取与海量对象快速检索

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-12页
图目录	第12-14页
表目录	第14-15页
第1章绪论	第15-21页
· 研究背景及意义	第15-17页
· 关键问题与相关应用	第17-18页
· 本文主要研究内容与创新点	第18-19页
· 本文的组织结构	第19-21页
第2章相关技术研究与背景	第21-41页
· 视频监控智能分析研究综述	第21-23页
· 运动对象提取相关方法与应用	第23-28页
· 运动对象提取研究现状	第23-26页
· 运动对象摔倒检测	第26-28页
· 海量对象快速检索	第28-33页
· 相似距离度量	第28-29页
· 快速检索方法	第29-33页
· 深度学习	第33-41页
· 深度学习发展与概述	第33-35页
· 深度学习常用模型	第35-39页
· 深度学习在图像检索上的应用	第39-41页
第3章基于局部频域特征的鲁棒运动对象提取	第41-51页
· 问题描述	第41-43页
· 基于局部频域特征的鲁棒运动对象提取方法	第43-47页
· 运动对象提取架构	第43页
· 像素级局部频域特征提取	第43-45页
· 动态背景建模与更新	第45-47页
· 闪烁点消除及后处理	第47页
· 实验与分析	第47-50页
· 实验设置	第47-48页
· 方法对比和分析	第48-50页
· 总结	第50-51页
第4章基于归一化运动能量图的运动对象摔倒检测	第51-65页
· 问题描述	第51-52页
· 基于归一化运动能量图的运动对象摔倒检测	第52-59页
· 摔倒事件检测架构	第52-53页
· 运动对象轮廓提取与表示	第53-55页
· 归一化运动能量图	第55-57页
· 运动特征提取	第57页
· 多阶段分类及语法校验方法	第57-59页
· 实验与分析	第59-63页
· 实验设置	第59-60页
· 方法对比和分析	第60-63页
· 总结	第63-65页
第5章支持多特征融合的海量对象哈希检索	第65-77页
· 问题描述	第65-67页
· 支持多特征融合的海量对象哈希检索方法	第67-73页
· 多特征融合哈希学习架构	第67页
· 非线性组合核空间构造	第67-68页
· 有监督的哈希码学习	第68-71页
· 基于非线性多核的哈希函数学习	第71-73页
· 实验与分析	第73-76页
· 实验设置	第74页
· 方法对比和分析	第74-76页
· 总结	第76-77页
第6章基于深度学习的海量对象哈希检索	第77-91页
· 相关研究	第77-79页
· 基于层叠RBM的深度哈希学习方法	第79-83页
· 问题描述	第79-80页
· 算法介绍	第80-83页
· 基于CNN的深度感知哈希学习方法	第83-86页
· 问题描述	第83-84页
· 算法介绍	第84-86页
· 实验与分析	第86-88页
· 实验设置	第86页
· 方法对比和分析	第86-88页
· 总结	第88-91页
第7章总结与展望	第91-95页
· 论文工作总结	第91-92页
· 研究工作展望	第92-95页
参考文献	第95-105页
致谢	第105-107页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第107-108页

本篇论文共108页，点击这进入下载页面。

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