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正版 模式识别:动态人群场景分类研究 朱海龙著 黑龙江大学出版
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章绪论1.1课题背景意义1.2复杂天气视频预处理的必要性及研究现状1.3人群行为分析1.4人群分析研究现状1.5主要研究内容第2章复杂气象条件下的视频场景分类2.1引言2.2大气光学模型与天气条件类型2.3复杂天气视频的特征提取2.4天气条件视频分类2.5实验结果与分析2.6本章小结第3章基于窗口序列PCA与二次分割的雨胃视频复原3.1引言3.2在线PCA视频降噪3.3基于二次前景分割的去雨雪箅法3.4实验结果分析3.5本章小结第4章人群场景的局部动力学分析4.1引言4.2群体运动属性4.3群体局部动力学分析方法.4.4检测人群异常事件4.5实验结果分析4.6本章小结第5章人群异常状态检测与预报的图分析方法5.1引言5.2基于均值飘移算法的人群运动聚类5.3人群状态的图分析方法5.4实验结果分析5.5时间复杂度分析5.6本章小结结论参考文献附录An Autocorrelation Function-Based Classification of Different Weather ConditionsA Secondary Framework for Small Targets Segmentation in Remote Sensing ImagesA Segmentation Method for Remote Sensing Image Region on Riemannian Manifolds人群异常状态检测的图分析方法
朱海龙,哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院副教授。哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院博士,研究领域为模式识别、数字图像处理、机器学习。
本书研究了复杂气象条件对提取人群运动速度和人群密度等主要特征的干扰现象,并从局部和整体两个角度研究了人群运动状态演化规律,提出了复杂气象视频分类与动态天气视频复原算法、建立了人群流量方程和人群运动状态无向图两种人群运动分析模型,解决了雨雪天气视频退化现象对人群运动状态分析的影响和如何对未来人群运动状态进行预测的问题。本书在人群运动场景分析方面的研究工作,较好地解决了受雨雪气象条件干扰的视频复原问题,为模型提供增强的输入视频;提出人群流量方程分析局部人群运动状态,实现了重点区域的差别化监控;非参数化的运动特征分类方法和图分析算法增强了人群运动状态分析方法的泛化能力,为基于计算机视觉的人群行为分析提供了一种在整体上监测和预报人群运动状态的方法。
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