基於機器學習的行為識別技術研究

內容簡介

本書針對智慧型視頻分析這一主題，圍繞視頻監控中的人體複雜行為識別問題，詳細地介紹了其概念、原理和技術方法。針對監控的複雜場景的需求，採用了機器學習、模式識別和計算機視覺中的一些先進技術，探討了智慧型監控背景下的運動目標跟蹤、運動特徵提取和互動行為識別等關鍵問題，為增強現有的智慧型視頻監控系統的自動化程度和智慧型處理能力提供強有力的理論支持和技術幫助。

圖書目錄

第1章　緒論

1.1　研究背景與意義

1.2　國內外研究現狀

1.3　研究內容與論文組織

第2章　人體關鍵點跟蹤及軌跡恢復

2.1　引言

2.2　人體結構模型

2.3　基於馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進粒子濾波算法

2.4　實驗與結果

2.5　本章小結

第3章　基於詞包的人體行為特徵表示

3.1　引言

3.2　時空興趣點特徵

3.3　人體軌跡相空間重建及特徵

3.4　基於視覺詞的人體行為特徵表示

3.5　實驗與結果

3.6　本章小結

第4章　基於改進PLSA和案例推理算法的簡單歧義行為識別

4.1　引言

4.2　PLSA模型的基本原理

4.3　案例推理

4.4　改進PLSA+CBR歧義行為識別算法

4.5　實驗與結果

4.6　本章小結

第5章　基於馬爾科夫邏輯網路的複雜行為識別

5.1　引言

5.2　馬爾科夫邏輯網簡介

5.3　基於馬爾科夫邏輯網的複雜行為識別

5.4　實驗與結果

5.5　本章小結

第6章　結束語

6.1　本文工作總結

6.2　進一步研究工作

基於機器學習的行為識別技術研究

基本介紹

內容簡介

圖書目錄

相關詞條

熱門詞條