封面
声明
中文摘要
英文摘要
目录
第一章 绪 论
1.1 课题背景和意义
1.2 国内外研究现状和发展态势
1.3 本文的内容和意义
1.4 本文的研究成果
1.5 本文章节安排
第二章 尺度自适应时空特征(SAST)
2.1 算法概述
2.2 光流
2.3 社会力场模型
2.4 提取SAST特征立方体
2.5 SAST特征立方体相似性的判定算法
2.6 SAST特征立方体提取算法复杂度分析
2.7 本章小结
第三章 基于SAST特征立方体的群体异常检测
3.1 算法概述
3.2 Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型
3.3 基于SAST特征立方体的群体异常检测算法
3.4 实验
3.5 本章小结
第四章 高频与时空特征(HFST)
4.1 算法概述
4.2 小波变换
4.3 HFST特征提取及描述
4.4 实验
4.5 HFST特征立方体提取算法时间复杂度分析
4.6 本章小结
第五章 基于HFST特征立方体的群体异常检测
5.1 算法概述
5.2 HMM简述
5.3 基于HFST特征的群体异常检测算法
5.4 实验
5.5 本章小结
第六章 结束语
6.1 研究工作总结
6.2 未来研究方向
致谢
参考文献
个人简介和攻读硕士期间的成果