基于多特征融合的婴儿异常行为检测方法研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究对象特点及研究意义

1.1.1 婴儿异常行为特点

1.1.2 婴儿异常行为的研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容及安排

第2章 基于注意力机制的婴儿目标检测

2.1 基于图像的目标提取

2.1.1 图像噪声处理

2.1.2 图像特征提取

2.2 基于视频的目标跟踪

2.2.1 均值漂移算法（Meanshift）

2.2.2 核相关滤波算法（KCF）

2.3 基于注意力机制的目标跟踪

2.4 本章小结

第3章 婴儿运动特征提取

3.1 婴儿数据集介绍

3.2 小波变换分析轨迹信息

3.3 运动轨迹功率信息分析

3.4 婴儿运动速度加速度分析

3.4.1 婴儿运动速度特征

3.4.2 婴儿运动加速度特征

3.5 婴儿目标的质心分析

3.5.1 婴儿目标质心的个数

3.5.2 婴儿目标质心位置变化

3.6 本章小结

第4章 婴儿异常行为分析

4.1 基于多特征融合的婴儿异常行为判断框架

4.2 婴儿特征数据分析

4.2.1 特征降维

4.2.2 特征分析

4.3 基于多特征融合的婴儿异常行为分析

4.3.1 支持向量机算法

4.3.2 多特征融合及结果分析

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 研究总结

5.2 研究展望

参考文献

作者简介及科研成果

致谢