声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 行为监测方式的研究现状
1.2.1 基于视频的行为监测
1.2.2 基于传感器的行为监测
1.3 行为识别算法的研究现状
1.3.1 机器学习的方法
1.3.2 逻辑推理和本体的方法
1.4 现状分析与当前存在的主要问题
1.4.1 单用户环境下的行为识别
1.4.2 多用户环境下的行为识别
1.4.3 异常行为的识别
1.4.4 行为标注方法的研究
1.4.5 当前存在的主要问题
1.5 研究内容
1.6 本文的组织结构
第2章 基于条件随机场的行为识别方法
2.1 引言
2.2 行为识别的条件随机场理论
2.2.1 条件随机场理论
2.2.2 基于CRFs的行为识别框架
2.3 基于LCRF的行为识别方法及其改进
2.3.1 LCRF行为识别方法
2.3.2 基于特征合并的LCRF行为识别算法
2.4 本章小结
第3章 基于隐动态条件随机场的行为识别
3.1 引言
3.2 隐动态条件随机场
3.2.1 模型介绍
3.2.2 参数训练
3.2.3 置信度传播算法
3.2.4 推理预测
3.3 仿真实验
3.3.1 对比模型
3.3.2 衡量标准
3.3.3 仿真实验1
3.3.4 仿真实验2
3.3.5 仿真实验3
3.4 本章小结
第4章 基于先验知识的多用户行为识别
4.1 引言
4.2 基本理论
4.2.1 相关概念
4.2.2 基于先验知识的多用户行为识别过程
4.3 仿真实验
4.3.1 数据库描述
4.3.2 衡量准则
4.3.3 仿真实验1
4.3.4 仿真实验2
4.4 本章小结
第5章 基于条件随机场的老人异常行为识别
5.1 引言
5.2 隐条件随机场
5.2.1 参数训练
5.2.2 推理预测
5.3 三类异常行为的识别算法
5.4 仿真实验
5.4.1 第一类异常行为仿真实验
5.4.2 第二类异常行为仿真实验
5.4.3 第三类异常行为仿真实验
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间公开发表论文
致谢
作者简介