基于卷积神经网络的多部位人体检测

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基于卷积神经网络的多部位人体检测

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基于卷积神经网络的多部位人体检测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-13页
· 研究背景与意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 本文概述	第11-12页
· 论文的组织结构	第12-13页
第2章 R-CNN方法简介	第13-27页
· R-CNN方法框架	第13-14页
· 区域推荐	第14-16页
· 区域合并	第14-15页
· 区域相似度计算	第15-16页
· 特征提取	第16-22页
· 卷积神经网络原理	第17-20页
· 卷积神经网络结构	第20-22页
· 支持向量机分类	第22-25页
· 非极大值抑制	第25页
· 本章小结	第25-27页
第3章基于人体多部位的R-CNN模型	第27-35页
· 模型简介	第27-28页
· 模型训练	第28-31页
· 卷积神经网络模型训练	第28-30页
· 支持向量机模型训练	第30-31页
· 模型检测	第31-33页
· 本章小结	第33-35页
第4章基于卷积神经网络的多部位人体检测算法	第35-45页
· 算法框架	第35-36页
· 空间几何约束	第36-43页
· 空间位置约束	第37-38页
· 高斯混合模型约束	第38-40页
· K近邻约束	第40-43页
· 本章小结	第43-45页
第5章实验结果与分析	第45-53页
· 数据预处理	第45-46页
· 多部位人体检测结果	第46-48页
· 参数影响的分析	第48-49页
· 实验结果分析	第49-51页
· 本章小结	第51-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-59页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第59-61页
致谢	第61页

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