声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1基于穿戴式设备的老年人异常行为识别
1.2.2 基于环境传感器的老年人异常行为识别
1.2.3基于计算机视觉的老年人异常行为识别
1.3 本文主要内容及结构安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 论文结构安排
第二章 动作特征提取
2.1 全局特征提取
2.1.1 全局形状特征
2.1.2 全局时空特征
2.2局部时空特征提取
2.2.1 时空兴趣点检测
2.2.2 时空兴趣点特征描述子
2.3本章小结
第三章 栈式卷积ISA模型特征提取
3.1独立子空间分析(ISA)
3.1.1 ISA模型
3.1.2 学习算法
3.1.3 特征分析
3.2栈式卷积ISA模型
3.2.1 栈式网络结构
3.2.2 卷积神经网络
3.3时空特征的提取
3.4权值优化算法改进
3.5本章小结
第四章 异常行为识别
4.1特征聚类
4.1.1 视觉词袋模型
4.2支持向量机(SVM)行为分类识别
4.2.1 SVM模型
4.2.2 SVM多类分类
4.3 训练与测试过程
4.4本章小结
第五章 系统设计与实验结果分析
5.1数据样本采样
5.1.1 构建视频数据库
5.1.2 视频样本分割
5.2 样本数据预处理
5.2.1 数据归一化
5.2.2 数据白化
5.3 特征提取
5.3.1 模型训练过程
5.3.2 特征提取过程
5.4 特征聚类
5.5 分类识别
5.5.1 行为识别的实验结果与分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读学位期间所取得的相关科研成果
致谢