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基于深度学习的目标检测算法研究及应用
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基于深度学习的目标检测算法研究及应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-15页
· 研究背景及意义
第10-11页
· 国内外研究现状
第11-13页
· 本文主要内容及结构安排
第13-15页
第二章 相关基础知识
第15-37页
· 行人目标检测算法原理
第15-18页
· 基于模板匹配的检测算法
第15-16页
· 基于分类的行人检测算法
第16-18页
· 典型的人体特征
第18-24页
· HAAR-LIKE特征
第18-19页
· HOG特征
第19-21页
· SIFT特征
第21-24页
· 典型分类器
第24-29页
· 支持向量机算法
第24-27页
· ADABOOST算法
第27-29页
· 深度学习
第29-36页
· 深度学习概述
第29-30页
· 典型的深度学习结构
第30-36页
· 本章小结
第36-37页
第三章 基于融合特征的疑是行人窗口确认
第37-52页
· 提取融合特征
第37-43页
· 分类器训练
第43-47页
· 训练标准尺度级联分类器
第43-47页
· 快速构建邻近尺度分类器
第47页
· 滑动窗口检测
第47-51页
· 本章小结
第51-52页
第四章 基于卷积神经网络的行人检测
第52-62页
· 本文所使用的卷积神经网络拓扑结构
第52-53页
· 训练卷积神经网络
第53-58页
· 卷积神经网络的参数调节
第58-60页
· 行人目标检测过程
第60-61页
· 本章小结
第61-62页
第五章 实验结果及性能分析
第62-69页
· 实验结果说明及对比
第62-68页
· 行人检测评价标准
第62-63页
· 实验过程
第63页
· 实验结果与分析
第63-67页
· 性能比较
第67-68页
· 本章小结
第68-69页
第六章 总结与展望
第69-70页
· 论文总结
第69页
· 进一步研究工作
第69-70页
致谢
第70-71页
参考文献
第71-75页
攻读硕士学位期间取得的成果
第75-76页
本篇论文共
76
页,
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。
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